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1. （）是一种通过奖励或惩罚来训练算法的方法，使其在环境中做出决策以达到某个目标。
2、人工智能的三大核心要素为 （） 。
3、单层感知机的局限性在于它只能解决 （） 可分的问题，对于非线性数据则无法正确分类。
4、（）由许多连接的节点（称为神经元）组成，通过正向预测和 （） 进行学习。
5、弱人工智能专注于完成特定任务，而强人工智能追求的是（）的智能水平。
6、多层感知机中的每层神经元通过权重与前一层的神经元相连，并使用激活函数进行（）变换。
7、人工神经网络（ANN）的基本组成单元是（），它们模拟了生物的神经结构。
8、所有的聚类算法都属于（） 。
9、在遗传算法中，通过（） 可以产生新的一代种群。
10、神经网络的（） 能力指的是它在未见过的数据上做出准确预测的能力。
11、无监督学习主要关注从 （）中发现模式。
12、神经网络中的激活函数如 ReLU、sigmoid 和 tanh 用于引入（），使得网络能够学习复杂的函数关系。
13、在无监督学习方法中，（） 算法是一种基于密度的空间聚类方法，能够发现任意形状的簇。
14、在反向传播算法中，权重更新依据的是 （）和梯度下降法。
15、（）是一种通过人与机器进行文字对话的方式，如果人类评判者无法区分对话对象是人还是机器，则认为该机器具有人类水平的智能。
16、在神经网络的训练过程中，反向传播算法用于（） 。
17、（）是 AI 的一个领域，专注于让机器理解、解析和生成人类语言。
18、（）是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验。
19、Sigmoid 函数导数的最大值为（）。
20、写出两种常用的损失函数（）。
21、在梯度下降中，损失函数的梯度代表 （） 。
22、在无监督学习方法中，（） 算法是一种基于距离的空间聚类方法。
23、强人工智能又被称为（）。
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