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深度学习的本质是通过构建多隐层的模型和海量训练数据（可为无标签数据），来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。（）

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深度学习是一种基于无监督特征学习和特征层次结构的学习方法。（）

深度学习中的深度神经网络一般不采用BP算法的是因为在反馈调整时，梯度越来越稀疏，从顶层越往下，误差校正信号越来越大。（）

深度优先搜索总可以得到解，而且得到的是路径最短的解。

神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。