深度学习的核心是特征学习
正确
举一反三
- 深度学习的核心学习，深度是学习的形式。
- 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
- 特征是描述样本的特性的维度关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性以下说法正确的是:-----------（） A: 特征在传统机器学习可解释性强,而在深度学习可解释性弱** B: 特征在传统机器学习可解释性弱,而在深度学习可解释性强 C: 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱 D: 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强
- 深度学习是利用深度神经网络结构来自动解决特征表示的一种学习过程。（ ）
- 深度学习是一种基于无监督特征学习和特征层次结构的学习方法。（ ）
内容
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深度学习可以理解为进行“特征学习”（featurelearning）或“表示学习”（representationlearning）
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深度学习的核心是要通过一种通用的学习过程，从数据中学习各层次的特征，从而完成数据分类、识别和回归等任务
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人工智能、机器学习、深度学习的包含关系是? A: 深度学习>人工智能>机器学习 B: 人工智能>机器学习>深度学习 C: 人工智能>深度学习>机器学习 D: 机器学习>深度学习>人工智能
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人工智能、机器学习、深度学习之间的关系是( )。 A: 人工智能⊆机器学习⊆深度学习 B: 机器学习⊆人工智能⊆深度学习 C: 机器学习⊆深度学习⊆人工智能 D: 深度学习⊆机器学习⊆人工智能
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深度学习本质上是一种特征学习方法