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在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。

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在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。

在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。

梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。()
参考答案:错误

典型的“鸡尾酒会”问题中,提取出不同人说话的声音是属于()。

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