電腦網路的分類有哪些（）

A.集線器

B.T型接頭

C.終端匹配器（端接器）

D.網路介面卡

A．電腦與電腦互聯

B．電腦與電腦網路互聯

C．電腦網路與電腦網路互聯

D．國內電腦與國際電腦互聯

A．Google AlphaGo也是奠基於機器學習，透過電腦運算對手下棋的頻率

B．廣泛應用在圖像、影像識別、推薦系統、輔助決策等金融、醫療、國防民生領域

C．深度學習網路就像黑盒子 （black box），人們不容易理解模型中各網路層的內涵，就無法做出有效的調整

D．透過 CNN 模型，你可以輸入一張圖片，得到該圖片屬於哪種類別的結果，這過程我們把他稱作分類 （Classification）

E．行為理解問題一般遵從如下基本過程：特徵提取與運動表徵、行為識別、高層行為與場景理解

A.數據機

B.解壓卡

C.顯示卡

D.集線器

A.PAN

B.LAN

C.MAN

D.WAN

A．Google AlphaGo也是奠基於機器學習，透過電腦運算對手下棋的頻率

B．廣泛應用在圖像、影像識別、推薦系統、輔助決策等金融、醫療、國防民生領域

C．深度學習網路就像黑盒子 （black box），人們不容易理解模型中各網路層的內涵，就無法做出有效的調整

D．透過 CNN 模型，你可以輸入一張圖片， HYPERLINK "https://medium.com/@syshen/%E5%85%A5%E9%96%80%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%B8%E7%BF%92-2-d694cad7d1e5" \t "_blank" 得到該圖片屬於哪種類別的結果，這過程我們把他稱作分類 （Classification）

E．行為理解問題一般遵從如下基本過程：特徵提取與運動表徵、行為識別、高層行為與場景理解

A.運算速度快

B.運算精度高

C.存儲容量大

D.資源分享

A.固定判別網路，訓練生成網路

B.生成網路與判別網路一起同時訓練

C.生成網路與判別網路皆固定

D.固定生成網路，訓練判別網路

E.建立生成模型的目標，就是希望經由機器學習的技術讓電腦產生跟真實數據非常接近的分布

A．Boltzmann Network

B．Hopfiled Network

C．AlexNet

D．LeNet

E．GoogleNet

A．oltzmann Network

B．Hopfiled Network

C．lexNet

D．LeNet

E．GoogleNet