已知：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。每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。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？（ ）。
A: 有卷积运算操作
B: 有维度更高的数据
C: 加入更多层，使神经网络的深度增加
D: 当这是一个图形识别的问题时
A: 有卷积运算操作
B: 有维度更高的数据
C: 加入更多层，使神经网络的深度增加
D: 当这是一个图形识别的问题时
C
举一反三
- 已知：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。- 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。- 神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。- 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？（ ） A: 当这是一个图形识别的问题时 B: 有维度更高的数据 C: 加入更多层，使神经网络的深度增加
- 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。每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数。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? A: 加入更多层，使神经网络的深度增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 以上都不正确
- 智慧职教: 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。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。 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。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？每一个神经元都有输入、处理函数和输出。
- 已知： [br][/br]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。 [br][/br]每一个神经元都有输入、 [br][/br]处理函数和输出。 [br][/br]神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。 [br][/br]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？ A: 加入更多层，使神经网络的深度增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 以上都不正确
- 下列不属于常见的深度神经网络结构有（ ）。 A: 单一神经网络 B: 长短时记忆网络 C: 卷积神经网络 D: 循环神经网络
内容
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下列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?() A: 加入更多层，使神经网络的深度增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 以上都不正确
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什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？ A: 加入更多层，使神经网络的深度增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 以上都不对
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以下什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？（ ） A: 都不正确 B: 加入更多层，使神经网络的深度增加 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 有维度更高的数据
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什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？（） A: 加入更多层，使神经网络的深度增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别的问题时 D: 以上都不正确
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在何种情况下神经网络模型被称为深度学习模型（） A: 加入更多层，使神经网络的层数增加 B: 有维度更高的数据 C: 当这是一个图形识别问题时 D: 以上都不正确