影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（）。

提出深度卷积神经网络新算法的是（）。

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利用深度卷积神经网络提取出图片的内容和风格，然后进行替换，可以创造出名家艺术风格的画作。

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以完全监督之深度卷积神经网络为主要标志的人工智能加速发展，已经成为重塑人类社会的基石。

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在大数据和大计算能力的支撑下，深度卷积神经网络的视觉识别能力，在许多国际公开测评中，达到或超过了人类水平。

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卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（）

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根据最终目标，选择合适的数据挖掘算法、模型与参数等指的是数据挖掘阶段中的选择算法（）

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到（）年，几乎所有的算法都使用了深度学习的方法。

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大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。

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第一次神经网络兴起后，强化学习被认为是一大类机器学习算法，用于学习数据的多级表达或抽象。

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