深度神经网络主要包括如下几种（）

A.限制玻尔兹曼机

B.深度信任网络

C.卷积神经网络

D.BP算法模型

A.限制玻尔兹曼机

B.深度信任网络

C.卷积神经网络

D.BP算法模型

A.多层前向神经网络一般需要同一层神经元间相互连接

B.深度学习一般使用具有多个隐藏层的神经网络

C.训练神经网络的主要目的是学习神经元间的连接权值

D.卷积神经网络可以逐层抽取数据特征实现自动特征学习

A.卷积矩阵(卷积核)

B.网络层数

C.目标函数

D.输入端和输出端的维数

A.使用较小的卷积，并统一卷积核的大小

B.使用定点计算的神经网络代替浮点运算

C.使用ReLU作为非线性激发函数

D.增加网络的深度

A.神经网络

B.图建模

C.人工智能

D.信号处理

A.神经网络的类型

B.输入数据

C.计算能力，即硬件和软件能力

D.学习率

A.局部感受野

B.权值共享

C.池化

D.遗忘门

A.增大学习率

B.减少网络深度(隐层个数)

C.skipconnection

D.减少通道数