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一、列出五種深度學習相關的方法名稱，并給出相應英文（10分）
答：1） 深度置信網絡（Deep Belief Networks， DBN）
2） 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）
3） 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks， RNN）
4） 變分自編碼器（Variational Auto-Encoder，VAE）
5） 生成對抗網絡（Generative Adversarial Network， GAN）
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二、 簡述深度學習方法與傳統神經網絡方法相比，有哪些優勢和劣勢？（20分）
答：深度學習（DL）是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法，是一種能夠模擬出人腦的神經結構的機器學習方法。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。而人工神經網絡ANN（Artificial Neural Network）是從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象，建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網絡，簡稱為神經網絡或類神經網絡。因此，深度學習又叫深層神經網絡DNN（Deep Neural Networks），是從之前的人工神經網絡ANN模型發展而來的。
優點：1.相比于傳統的視覺和語音識別方面有了很大的提高；2.具有較好的transfer learning性質。
缺點：1.模型正確性驗證復雜且麻煩；2. 某些深度網絡不僅訓練而且線上部署也需要GPU支持。
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