其它
2006年Hinton等提出了深度信念网（Deep Belief Nets，DBN）,并给出了该模型的一个高效学习算法，是目前深度学习算法的主要框架，在该算法中，一个DBN模型由若干个RBM堆叠而成，训练过程由高到低逐层训练。
题目
2006年Hinton等提出了深度信念网（Deep Belief Nets，DBN）,并给出了该模型的一个高效学习算法，是目前深度学习算法的主要框架，在该算法中，一个DBN模型由若干个RBM堆叠而成，训练过程由高到低逐层训练。
相似问题和答案
第1题：
隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法说法错误的是()
A.评估—前向后向算法
B.解码—维特比算法
C.学习—Baum-Welch算法
D.学习—前向后向算法
第2题：
数据科学家可能会同时使用多个算法(模型)进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测(集成学习)，以下对集成学习说法正确的是()
A.单个模型之间有高相关性
B.单个模型之间有低相关性
C.在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好
D.单个模型都是用的一个算法
第3题：
A、深度缓存算法并不需要开辟一个与图像大小相等的深度缓存数组
B、深度缓存算法不能用于处理对透明物体的消隐
C、深度缓存算法能并行实现
D、深度缓存算法中没有对多边形进行排序
第4题：
A、算法是问题求解规则的一种过程描述，在执行有穷步的运算后终止
B、算法的设计一般采用由细到粗、由具体到抽象的逐步求解的方法
C、算法的每一个运算必须有确切的定义，即必须是清楚明确、无二义性的
D、分析一个算法的好坏，要考虑其占用的计算机资源(如时间和空间)数量、算法是否易理解、易调试和易测试等
第5题：
在面片的数量非常大的情况下哪一个消隐算法速度最快____。
A、深度缓存算法
B、扫描线消隐算法
C、深度排序算法
第6题：
我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()
A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练
B.我们可以试用在线机器学习算法
C.我们应用PCA算法降维,减少特征数
D.B和C
E.A和B
F.以上所有
第7题：
A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习
B、高度可伸缩的分布式训练系统
C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规
D、AlphaStar运气好
第8题：
A、深度缓存算法(Z-Buffer)
B、扫描线消隐算法
C、深度排序算法(画家算法)
D、不知道
第9题：
A、数据标注
B、算法训练
C、能力发布
D、模型评估
第10题：
数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）。
- A、单个模型之间有高相关性
- B、单个模型之间有低相关性
- C、在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好
- D、单个模型都是用的一个算法
正确答案:B