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[单选题]
与传统机器学习方法相比，深度学习的优势在于()。
A.深度学习可以自动学习特征
B.深度学习完全不需要做数据预处理
C.深度学习完全不提取底层特征，如图像边缘、纹理等
D.深度学习不需要调参
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B.深度学习完全不需要做数据预处理
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传统的机器学习方法的表现主要是算法,目前的机器学习主要是强化学习,具有自学习的能力。()
A.在进行监督学习时，分类标签精确度越高，学习模型的准确度越高
B.自然语言处理，信息检索和垃圾邮件甄别等都涉及到监督学习
C.无监督学习可以减少人力资源的消耗
D.相比监督学习，无监督学习效果更好，判断更加准确
A.LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题
B.CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合
C.只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法
D.随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题
A、人工智能研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用，属于一门独立的技术学科。
B、机器学习专门研究计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构以完善自身的性能，但是机器学习能力并非AI系统所必须的。
C、人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用的新的交叉学科，机器学习是人工智能的核心研究邻域之一，深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。
D、深度学习方法研究人工神经网络的单层感知器学习结构。
A.检测
B.定位
C.分割
D.跟踪
E.识别
