多伦多大学的Geoffrey Hinton教授利用预训练的方式来缓解局部最优解的问题，提出了真正意义上的深度神经网络，从而掀起了第二次机器学习热潮——“深度学习”。
举一反三
- 多伦多大学的Geoffrey Hinton教授利用预训练的方式来缓解局部最优解的问题，提出了真正意义上的深度神经网络，从而掀起了第二次机器学习热潮——“深度学习”。 A: 正确 B: 错误
- 以下关于深度学习和神经网络描述正确的是（ ） A: 深度学习是机器学习的一个研究方向 B: 人工神经网络来源于生物神经网络，两者的机理完全一致 C: 和传统机器学习一样，神经网络也利用神经元来学习样本特征 D: 神经网络是一类机器学习的总称，目前我们说的深度学习一般都特指深度神经网络
- 中国大学MOOC: 辛顿（Hinton）提出了深度信念网络，使得训练更深层的神经网络变得可能。
- 二十一世纪初，以2006年Hinton在Nature上发表的论文为起始，神经网络以“（）”为名卷土重来。 A: 深度学习 B: 机器学习 C: 强化学习 D: 迁移学习
- 下面关于机器学习与深度学习的描述错误的是:( )。 A: 深度学习来源于人工神经网络 B: 深度学习是机器学习的重要分支 C: 深度学习是多层的人工神经网络,典型的模型包括卷积神经网络等 D: 机器学习属于深度学习的范畴