深度学习(DL)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法

机器学习基于学习方式的分类包括有()。 机器学习和深度学习是人工智能的两个不同的分支，很多问题机器学习无法解决，所以诞生了深度学习 神经拟态计算是基于人脑工作原理的全新计算模式，与冯诺伊曼架构雷同。如果说深度学习/机器学习是从大量有标注的数据中学习。神经拟态计算就是通过模拟人脑机能进行自主学习。 深度学习与机器学习没有太大关系（） 学习动机是指直接推动学生进行学习的一种内部动力，是激励和指引学生进行学习的一种需要（） 机器学习按学习范式可分为监督学习、无监督学习和深度学习（ ） 基于学习中的反馈情况,机器学习可以分为()。 学习迁移是一种学习对另一种学习产生的影响。 学习迁移是指一种学习对另一种学习的影响。 学习迁移是指一种学习对另一种学习的影响。（） 学习迁移是指一种学习对另一种学习的促进。 学习迁移是指一种学习对另一种学习的影响（） 学习迁移是一种学习对另一种学习产生的影响（） 学习迁移是指一种学习对另一种学习的影响。 （）是指直接推动学生进行学习和维持学习的一种内部动力，是激励和指引学生进行学习的一种需要，是影响学生学习的一种重要的非认知因素。 阿里云机器学习支持多种深度学习框架,包括（） 自主学习是一种（）的学习。 深度学习就是一种绿色人工智能 深度学习就是一种绿色人工智能（） 一种学习对另一种学习的影响称为学习的（）