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2006年Hinton等提出了深度信念网（Deep Belief Nets，DBN）,并给出了该模型的一个高效学习算法，是目前深度学习算法的主要框架，在该算法中，一个DBN模型由若干个RBM堆叠而成，训练过程由高到低逐层训练。
参考答案和解析
B
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考题
下面关于深度缓存消隐算法(Z－Buffer)的论断哪一条不正确?()
A、深度缓存算法并不需要开辟一个与图像大小相等的深度缓存数组B、深度缓存算法不能用于处理对透明物体的消隐C、深度缓存算法能并行实现D、深度缓存算法中没有对多边形进行排序
考题
我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练B.我们可以试用在线机器学习算法C.我们应用PCA算法降维,减少特征数D.B和CE.A和BF.以上所有
考题
数据科学家可能会同时使用多个算法(模型)进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测(集成学习)，以下对集成学习说法正确的是()A.单个模型之间有高相关性B.单个模型之间有低相关性C.在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好D.单个模型都是用的一个算法
考题
AlphaStar之所以能战胜人类,错误的原因是()
A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习B、高度可伸缩的分布式训练系统C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规D、AlphaStar运气好
考题
A、算法是问题求解规则的一种过程描述，在执行有穷步的运算后终止B、算法的设计一般采用由细到粗、由具体到抽象的逐步求解的方法C、算法的每一个运算必须有确切的定义，即必须是清楚明确、无二义性的D、分析一个算法的好坏，要考虑其占用的计算机资源(如时间和空间)数量、算法是否易理解、易调试和易测试等
考题
数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）。A、单个模型之间有高相关性B、单个模型之间有低相关性C、在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好D、单个模型都是用的一个算法
考题
下列关于计算机算法的叙述中，错误的是（）。A、算法的设计一般采用由细到粗、由具体到抽象的逐步求解的方法B、算法是问题求解规则的一种过程描述，在执行有穷步的运算后终止C、算法的每一个运算必须有确切的定义，即必须是清楚明确的、无二义性D、分析一个算法好坏，要考虑其占用的计算机资源（如时间和空间）数量、算法是否易理解、易调试和易测试等
考题
当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，费时费力。（）
考题
某企业现在希望引进一条法国生产线，企业将其与1999年引进的德国生产线的性能相比较后，做出了项目费用估算，该企业采用的是（）。A、经验估算法B、类比估算法C、参数模型估算法D、自下而上估算法
考题
单选题某企业现在希望引进一条法国生产线，企业将其与1999年引进的德国生产线的性能相比较后，做出了项目费用估算，该企业采用的是（）。A
经验估算法B
类比估算法C
参数模型估算法D
自下而上估算法
考题
单选题下面关于深度缓存消隐算法（Z-Buffer）的论断哪一条不正确（）A
深度缓存算法并不需要开辟一个与图像大小相等的深度缓存数组B
深度缓存算法不能用于处理对透明物体的消隐C
深度缓存算法能并行实现D
深度缓存算法中没有对多边形进行排序
考题
单选题下列关于计算机算法的叙述中，错误的是（）。A
算法的设计一般采用由细到粗、由具体到抽象的逐步求解的方法B
算法是问题求解规则的一种过程描述，在执行有穷步的运算后终止C
算法的每一个运算必须有确切的定义，即必须是清楚明确的、无二义性D
分析一个算法好坏，要考虑其占用的计算机资源（如时间和空间）数量、算法是否易理解、易调试和易测试等
考题
下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是？ (1.0分) [单选.]
A. 重复学习 B. 深度学习 C. 迁移学习 D. 对抗学习
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