深度学习的模型可以视为是输入到输出的映射函数，如图像到高级语义的映射，足够深的神经网络理论上可以拟合任何复杂的函数。因此神经网络非常适合学习样本数据的内在规律和表示层次，对文字、图像和语音任务有很好的适用性

判断题

深度学习的模型可以视为是输入到输出的映射函数，如图像到高级语义的映射，足够深的神经网络理论上可以拟合任何复杂的函数。因此神经网络非常适合学习样本数据的内在规律和表示层次，对文字、图像和语音任务有很好的适用性

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判断题

模型设计是深度学习模型关键要素之一，也称为网络结构设计，相当于模型的假设空间，即实现模型“前向计算”（从输入到输出）的过程

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单选题

在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑？ 1 神经网络的类型(如MLP,CNN) 2 输入数据 3 计算能力(硬件和软件能力决定) 4 学习速率 5 映射的输出函数

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单选题

把文本映射到低维向量空间转化成向量提供给深度学习网络的是DSSM模型的哪一层？

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判断题

机器学习的实质是根据现有数据,寻找输入数据和输出数据的映射关系/函数

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