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已知：（1）大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对

[单选题]

已知：（1）大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。（2）每一个神经元都有输入、处理函数和输出。（3）神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。（4）为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型。给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？ 

  • 加入更多层，使神经网络的深度增加
  • 有维度更高的数据
  • 当这是一个图形识别的问题时
  • 以上都不正确
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7322600头像 7322600
题目烂到不敢选
发表于 2020-06-29 22:34:10 回复(2)
yahuuu头像 yahuuu
这题质量有点差，能整点公司级的真题吗？
发表于 2020-05-22 18:20:09 回复(0)
胡有德头像 胡有德
我印象里，浅层和深层，二者是权衡的，不一定说你深层，表现能力就比浅层好，所以deep learning这个名字跟深不深，至少现在看来，已经不是正相关了
发表于 2020-11-27 20:10:06 回复(0)
牛客290846286号头像 牛客290846286号
如果没有非线性激活函数，再多层也只相当于一层，应该选D
发表于 2022-06-14 21:10:19 回复(0)
月咏_cullen头像 月咏_cullen
烂题目，深度学习和机器学习的区别在于，对于多媒体数据，机器学习的输入就是预先设计好的特征，比如你用svm给图像分类，你的输入必须是某种手工特征比如sift，但是深度学习相比机器学习可以自动提取特征图，完全不需要设计，只需要指定卷积核大小就可以。因为要提取深层次特征，网络深度往往很深。
发表于 2023-10-20 22:37:13 回复(0)
培哥1头像 培哥1
不是和反向传播有关系吗
发表于 2023-02-02 09:16:58 回复(0)
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问题信息

深度学习
上传者：小小
难度：
6条回答 2612浏览

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