[单选题]马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中 ,下一个状态与 ()有关。
[单选题]强化学习中 ,()主要探索未知的动作会产生的效果 ,有利于更新 Q 值,获得更好的策 略。
[单选题]在强化学习的过程中 ,学习率 alpha;越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越 (),保持 旧的结果的比例越 ()。
[单选题]Q 函数 Q(s,a)是指在一个给定状态 s下,采取某一个动作 a 之后,后续的各个状态 所能得到的回报的 ()。
[单选题]在 Q-Learning 中,所谓的 Q 函数是指 ()。
[单选题]典型的鸡尾酒会问题中 ,提取出不同人说话的声音是属于 ()。
[判断题]梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法 ,完全可以满足不同 类型的需求。 ()
[判断题]隐藏层中的全连接层主要作用是将所有特征融合到一起。 ()
[判断题]误差的反向传播 ,即从第一个隐藏层到输出层 ,逐层修改神经元的连接权值参数 , 使得损失函数值最小。 ()。
[判断题]人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。 ()
[判断题]神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。 ()
[单选题]在第五章手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是 28 像素的图片．输出判断数字0-9 的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题．输入层是 ( ）维的．输出层是（ ）维的。
[单选题]前馈型神经网络的中各个层之间是 (nbsp; ）的．反馈型神经网络中各个层之间是nbsp;(nbsp; ）nbsp;的。
[单选题]关于 MNIST ．下列说法错误的是 (）。
[单选题]隐藏层中的池化层作用是( ）训练参教，对原始特征信号进行采样。
[多选题]一个完整的人工神经网络包括 ( ）。
[多选题]前馈型神经网络常用于 ()。
[单选题]如果某个隐藏层中存在以下四层 ,那么其中最接近输出层的是 ()。
[单选题]()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
[单选题]能够提取出图片边缘特征的网络是 ()。
[判断题]基因遗传算法的终止条件一般是适应度效值小于 0 . (nbsp; )
[判断题]基因遗传算法中．利用适应度角救表示参数值的大小．判断个体是否应该被淘汰。
[多选题]以下属于仿生算法的有（ ) .
[多选题]基因遗传算法的两个常用的结束条件为 ( ）。
[判断题]自然界中生物变异的概率是不确定的 ,但是基因遗传算法的变异概率可以人为 调节。 ()