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一概述本部分介绍了深度学习的主要概念和技术,以及在深度学习的应用二介绍1深度学习简介介绍了深度学习的概念,包括深度学习的工作原理重要性以及应用领域2特征提取介绍了一种常见的深度学习技术——特征提取,包括基于统计学和机器学习方法3特征过滤介绍了基于机器学习的特征选择,包括基于聚类和回归技术4神经网络深度学习的核心架构—深度神经网络,是一种模仿人脑的神经网络模型5强化学习强化学习的主要技术——强化学习,主要包括
第一章深度学习简介
选择题:
1、以下有关计算机视觉的步骤中,哪个不属于传统方法?D
A:图像预处理B:特征提取C:特征筛选D:神经卷积
2、下列哪项不属于自然语言处理的主要任务:B
A:语言建模B:语句分段C:词性标注D:中文分词
3、以下关于强化学习的描述,正确的是:D
A:强度学习包括智能体、环境状态、行动、监督者、反馈5个元素
B:强化学习的反馈信号是即刻生成的
C:强度学习中智能体可以通过环境互动以外的方法提升策略
D:强度学习可以分为无模型的和有模型的两大类
4、计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景
的:B
A
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