考题
具有自学习和适应能力的卫生决策方法是
A.聚类分析方法B.贝叶斯方法C.判别分析方法D.人工神经网络
考题
人工神经元网络只需要很少的数据便可掌握处理特定问题的能力。
考题
贝叶斯信念网络（BBN）有如下哪些特点，（）。A、构造网络费时费力B、对模型的过分问题非常鲁棒C、贝叶斯网络不适合处理不完整的数据D、网络结构确定后，添加变量相当麻烦
考题
深度学习中的“深度”是指（）。A、计算机理解的深度B、中间神经元网络的层次很多C、计算机的求解更加精准D、计算机对问题的处理更加灵活
考题
最近几年人工智能的发展是由于（）的崛起。A、深度学习B、人工神经元网络C、符号AID、专用人工智能研究
考题
（）是现在新出现的人工智能的研究方向。A、深度学习B、人工神经元网络C、贝叶斯网络D、类脑人工智能
考题
类脑人工智能及人工神经元网络只是智能展现的一种形式。
考题
现有的人工神经元网络或深度学习无法处理全局性问题。
考题
人工神经元网络包括（）A、输入层B、中间隐藏层C、映射层D、输出层
考题
下列属于基于统计的自然语言处理进路的是（）A、基于中间语的翻译B、基于浅层语法的翻译C、基于贝叶斯公式D、基于深层语法的翻译
考题
为什么人工神经元网络较适用于机理模糊和处理频繁的决策问题。
考题
（）的核心思想是将统计学习理论的结构风险最小化原则引入分类问题的求解。A、神经网络B、贝叶斯网络C、支持向量机D、聚类
考题
人工智能目前的主要方法包括（）。A、神经元网络B、神经网络C、进化计算D、粒度计算
考题
判断题现有的人工神经元网络或深度学习无法处理全局性问题。A
对B
错
考题
多选题人工神经元网络与深度学习的关系是（）。A人工神经元网络是深度学习的前身B深度学习是人工神经元网络的一个分支C深度学习是人工神经元网络的一个发展D深度学习与人工神经元网络无关
考题
判断题贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理。A
对B
错
考题
单选题下列属于基于统计的自然语言处理进路的是（）A
基于中间语的翻译B
基于浅层语法的翻译C
基于贝叶斯公式D
基于深层语法的翻译
考题
单选题最近几年人工智能的发展是由于（）的崛起。A
深度学习B
人工神经元网络C
符号AID
专用人工智能研究
考题
问答题为什么人工神经元网络较适用于机理模糊和处理频繁的决策问题。
考题
单选题（）的核心思想是将统计学习理论的结构风险最小化原则引入分类问题的求解。A
神经网络B
贝叶斯网络C
支持向量机D
聚类
考题
单选题日本五代计算机泡沫关注的核心问题是（）。A
人工神经元网络B
符号AIC
贝叶斯网络D
自然语言处理
考题
判断题人工神经元网络只需要很少的数据便可掌握处理特定问题的能力。A
对B
错
考题
单选题（）是现在新出现的人工智能的研究方向。A
深度学习B
人工神经元网络C
贝叶斯网络D
类脑人工智能
考题
多选题贝叶斯信念网络（BBN）有如下哪些特点（）A构造网络费时费力B对模型的过分问题非常鲁棒C贝叶斯网络不适合处理不完整的数据D网络结构确定后，添加变量相当麻烦