A.神经网络神经元的输出都是传给其他神经元,不能再反馈回来
B.神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整,使得代价函数极小化
C.均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数(损失函数)
D.神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数
第1题
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
第2题
A.神经网络可以实现线性分类
B.神经网络可以实现非线性分类
C.神经网络的每层神经元激活函数值阈必须在[-1,1]
D.神经网络的每层神经元激活函数必须相同
第3题
A.关于神经网络,著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念
B.MP模型的提出标志着神经计算时代的开始
C.人工神经网络的基本模型有:单层前向神经网络和隐层前向神经网络
D.人脑神经系统的基本单元是神经元,一般所说的神经元是双极神经元,由细胞体、一个轴突和若干树突组成
第5题
A.同一层神经元之间的连接权重
B.相邻层神经元和神经元之间的连接权重
C.神经元和神经元之间连接有无
D.输入数据大小
第6题
A.BN主要解决深度神经网络各层输入的分布一致,增加训练过程的平衡
B.BN可以减少每个隐层神经元梯度的变化幅度
C.BN起到了减少过拟合的作用
D.BN一般位于隐层神经元的激活函数输出之后
第7题
A.神经元感知器是一种简单的前馈式神经网络
B.神经元感知器可以接收n个输入,对应n个权重值
C.神经元感知器接收的n个输入对应n个偏置值
D.神经元感知器经过激活函数变换后输出结果
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