对比散度算法在每个步骤中初始化马尔可夫链为采样自数据分布中的样本，从数据分布中获得样本是计算代价中最小的，因为他们已经在数据集中了。

在实践中，基于模拟数据的实验上，使用深度SFA时，代价函数高度依赖于特定像素值，难以确定模型将学习到什么特征，...

判断题在实践中，基于模拟数据的实验上，使用深度SFA时，代价函数高度依赖于特定像素值，难以确定模型将学习到什么特征，应用其他学习算法来恢复理论预测的函数。

在卷积神经网络中，核的每一个元素都作用在输入的每一位置上。

判断题在卷积神经网络中，核的每一个元素都作用在输入的每一位置上。

使用线性策略选取学习率时，温和的振荡是良好的，容易在训练随机代价函数时出现。

判断题使用线性策略选取学习率时，温和的振荡是良好的，容易在训练随机代价函数时出现。