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1题
A.人工神经网络用于解决线性分类问题的开创性工作
B.由于其简单易理解,作为人工神经网络学习的入门模型是恰如其分
C.因为其不能解决非线性分类问题的缺陷,启发了后来的各种人工神经网络模型
D.首个能够解决异或的人工神经网络模型
第2题
第3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4题
A.BP神经网络是前馈神经网络
B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的
C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层
D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射
第7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8题
A.可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络,降低了Fast-RCNN的mAP
B.候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担,这也提高了算法的速度
C.舍弃了R-CNN的多尺度池化,提高了算法的速度
D.Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络
第9题
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
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