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[判断题]

若一个神经网络(BP神经网络)模型无隐瘋层,输出层个数也只有一个,则可以看做是逻辑回归模型。()

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第1题
下面关于BP神经网络的说法中,错误的说法是哪个()?

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

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第2题
一个含有2个隐层的BP神经网络,神经元个数都为20,输入和输出节点分别有8和5个节点,这个网络的权重和偏置数分别是多少()?

A.660,45

B.3200,45

C.16000,48

D.3000,32

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第3题
有关BP神经网络的不足的说法哪些是正确的()?

A.易陷入局部极小

B.学习效率低

C.隐节点的个数可以随意取

D.检验时新样本与训练样本差别大泛化效果弱

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第4题
一定存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。()
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第5题
以下哪些结构属于BP神经网络?()

A.输入层

B.隐含层

C.输出层

D.卷积层

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第6题
语音识别常用的神经网络不包括()

A.反向传播(BP)网络

B.径向基函数(RBF)网络

C.卷积神经网络

D.小波网络

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第7题
Hopfield神经网络的结构与BP神经网络不同,它是()。

A.单层的全互连的反馈型神经网络

B.多层的非全互连的反馈型神经网络

C.单层的非全互连的反馈型神经网络

D.多层的全互连的反馈型神经网络

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第8题
已知:1)大脑是有很多个叫做神经元的东西构成,神经网络是对大脑的简单的数学表达2)每一个神经元都有输入、处理函数和输出3)神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数4)为了得到最佳的神经网络,我们用梯度下降方法不断更新模型给定上述关于神经网络的描述,什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型()

A.加入更多层,使神经网络的深度增加

B.有维度更高的数据

C.当这是一个图形识别的问题时

D.以上都不正确

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第9题
如果现在要对一组数据进行分类,我们不知道这些数据最终能分成几类,那么应该选择()来处理这些数据最适合。

A.BP神经网络

B.RBF神经网络

C.SOM神经网络

D.ELMAN神经网络

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第10题
信息从输入层到输出层单向传输,学习训练时将学习信号按连接通路返回以修改各层神经元连接权重的神经网络是()

A.Kohonen神经网络

B.BP神经网络

C.单层感知器

D.多层感知器

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第11题
假设在ImageNet数据集(对象识别数据集)上训练卷积神经网络。然后给这个训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。()
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