下面关于激活函数的描述中，正确的说法是哪个（)？

A.偏导数连续的点处函数一定可微

B.函数可微的点处偏导数存在

C.偏导数存在的点处函数一定连续

D.连续的点处函数的极限一定存在

A、感知器模型中的激活函数是二值函数时，损失函数是可导的

B、感知器模型的关键，就是通过调整权重使一类样本可以激活神经元，而另一类则不会

C、重调整采用“奖惩分明”策略，即对于能够准确判断样本类型的权重，提高当前权重比例，反之则降低当前权重比例

D、一层感知器只能针对线性可分的数据集分类，无法解决异或(XOR)问题

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

A.两个函数的和的导数等于两个函数导数的和

B.两个函数的差的导数等于两个函数导数的差

C.反函数的导数等于原来函数导数的倒数

D.两个函数的积的导数等于第一个函数的导数乘以第二个函数，再加上第一个函数乘以第二个函数的导数

A.Sigmoid函数

B.Tanh函数

C.ReLu函数

D.ReLo函数

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

B．与一元函数类似，对于 分段函数 在分段点的偏导数要利用偏导数的定义来求。

C．在一元函数微分学中，根据 函数可导与连续的关系 知道，如果函数在某点存在导数，则它在该点必定连续。但对多元函数而言，即使 函数的各个偏导数存在 ， 也不能保证函数在该点 连续 。