题目内容
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[单选题]
关于人工神经网络算法的优点，下列说法错误的是？（)
A.易于理解和解释，可以可视化分析，可观察学习过程，容易提取出规则
B.并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强
C.具备联想记忆的功能，能充分逼近复杂的非线性关系
D.对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力
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A.易于理解和解释，可以可视化分析，可观察学习过程，容易提取出规则
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C.具备联想记忆的功能，能充分逼近复杂的非线性关系
D.对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力
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A.人工神经网络既可以设计监督学习算法也可以设计非监督学习算法
B.机器学习算法就是指各种人工神经网络算法
C.K-means算法用于聚类，属于非监督学习范畴
D.支持向量机算法属于线性分类算法，属于监督学习范畴
A.人工智能的目的是让机器像人一样去处理工作
B.机器学习是运用算法来分析数据，从中学习、测定或预测现实世界的事件
C.深度学习是人工神经网络的一种技术实现
D.人工智能的核心是数据、基础是算法、本质是计算
A.关于神经网络,著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念
B.MP模型的提出标志着神经计算时代的开始
C.人工神经网络的基本模型有:单层前向神经网络和隐层前向神经网络
D.人脑神经系统的基本单元是神经元,一般所说的神经元是双极神经元,由细胞体、一个轴突和若干树突组成
A.统一定额法
B.工程量清单法
C.参数估算法
D.人工神经网络估算模型法
A.Pandas是Python用于数据分析的重要模块
B.Pandas模块包含了多种神经网络算法
C.Numpy模块提供了对数组的高性能处理功能
D.SciKit-Learn(sk learn) 模块包含了多种机器学习算法
A.可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络，降低了Fast-RCNN的mAP
B.候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担，这也提高了算法的速度
C.舍弃了R-CNN的多尺度池化，提高了算法的速度
D.Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络
