下面不属于深度学习与浅层学习区别的特点是：
A: 模型结构的深度
B: 逐层特征变换
C: 通过神经网络学习和调优建立的从输入到输出函数关系
D: 从样本数据集中发现样本特征与结果之间一般规律
A: 模型结构的深度
B: 逐层特征变换
C: 通过神经网络学习和调优建立的从输入到输出函数关系
D: 从样本数据集中发现样本特征与结果之间一般规律
举一反三
- 下列关于深度学习的描述正确的是（ ）。 A: 深度学习不是机器学习的一个分支领域。 B: 深度学习是基于浅层神经网络进行学习。 C: 深度学习的“深度”是指超过一层的神经网络。 D: 深度学习就是构建一个具有单层隐层的人工神经网络模型，通过提供海量数据对机器进行训练，得到具有代表性的特征信息。
- 机器学习中样本的特征称输入，样本的结果称为输出，训练获得的样本输入与输出之间的关系表达式称为______。
- 【多选题】属于深度学习与浅层学习区别的是:() A. 强调了模型结构的深度 B. 明确突出了特征学习的重要性 C. 分类或预测更加容易 D. 利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息
- 属于深度学习与浅层学习区别的是：（ ）
- 深度学习和人工神经网络都是人工智能领域常见的名词,它们之间有区别也有联系。下列关于深度学习和神经网络的说法中,正确的有()。 A: 深度学习是基于人工神经网络发展而来的联结主义学习方法 B: 深度学习和人工神经网络均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络 C: 深度学习采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络 D: 人工神经网络采用逐层训练机制