多项选择题
A.玻尔兹曼机是一种存在全互联的神经网络模型B.玻尔兹曼机学习结果是使得网络的输入输出联合概率分布与训练集样本的输入输出联合概率分布接近C.玻尔兹曼机的学习过程是调整权向量和网络结构的过程D.玻尔兹曼机使用李雅普诺夫能量函数描绘网络状态演化的结果
A.LeNet中使用的是均值池化B.均值池化可以较好地保留图像的背景信息C.均值池化在处理图像时，图像的边缘会被钝化D.均值池化在物体轮廓等特征提取中更有效
A.激活函数B.权值C.阈值D.隐层单元