围棋AI（）是基于AlphaBeta剪枝算法的。

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围棋AI（）是基于AlphaBeta剪枝算法的。

A.GNUGo

B.MoGo

C.DeepZenGo

D.AlphaGo

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估值函数就是对每一个局面给出一个评价分数（）

以下对基因遗传算法描述正确的是（）。

AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高。（）

（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。

基因遗传算法的组成部分包括（）。

二分查找是一个有效计算平方根的办法。（）

在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是（）维的,输出层是（）维的。

基因遗传算法的两个常用的结束条件为（）。

零和博弈中,双方(或多方)的收益相加为0或负数。（）

前馈型神经网络的中各个层之间是（）的,反馈型神经网络中各个层之间是（）的。

仿生算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。（）

启发式算法与AlphaBeta剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。（）

关于MNIST,下列说法错误的是（）。

色彩的三原色模型是（）。

在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。（）