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相关试题
- 1.下面关于神经网络的说法中正确的是选项： A:单个感知器可以实现线性分类。; B:神经元是神经网络的基本组成单元。; C:多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。; D:多个感知器可以解决非线性问题的分类。
- 2.下面关于神经网络的说法中正确的是选项： A:单个感知器可以实现线性分类。 B:神经元是神经网络的基本组成单元。 C:多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。 D:多个感知器可以解决非线性问题的分类。
- 3.下面关于神经网络的说法中正确的是 选项： A、单个感知器可以实现线性分类。 B、神经元是神经网络的基本组成单元。 C、多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。 D、多个感知器可以解决非线性问题的分类。
- 4.【多选题】下面关于神经网络的说法中正确的是 A.单个感知器可以实现线性分类。 B.多个感知器可以解决非线性问题的分类。 C.神经元是神经网络的基本组成单元。 D.多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
- 5.常见的BP神经网络分类器结构有下列哪几部分组成（）。 A.输入层 B.训练层 C.输出层 D.隐含层
- 6.下列关于卷积神经网络（CNN）的说法中，错误的有（ ） 选项： A:卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成 B:卷积神经网络的输入层一般包含包含卷积层、池化层和全连接层3类常见构筑 C:卷积神经网络的卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，池化层的作用是降低特征的维度，进而减小参数量，减少过拟合 D:卷积神经网络的全连接层的作用是分类
- 7.常见的BP神经网络分类器结构有下列哪几部分组成（）。 选项： A:训练层 B:输出层 C:隐含层 D:输入层
- 8.下列关于卷积神经网络（CNN）的说法中错误的有（ ） 选项： A、卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成 B、卷积神经网络的正向传播指从输入层、卷积层、池化层和全连接层的信息传播过程，不包含池化层到卷积层的传输。 C、卷积神经网络的卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，池化层的作用是降低特征的维度，进而减小参数量，减少过拟合 D、卷积神经网络的全连接层的作用是分类
- 9.下列关于卷积神经网络（CNN）的说法中错误的有（ ） A: 卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成 B: 卷积神经网络的正向传播指从输入层、卷积层、池化层和全连接层的信息传播过程，不包含池化层到卷积层的传输。 C: 卷积神经网络的卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，池化层的作用是降低特征的维度，进而减小参数量，减少过拟合 D: 卷积神经网络的全连接层的作用是分类
- 10.关于卷积神经网络，下列说法不正确的是（ ） 选项： A、全连接层起到分类器的作用 B、卷积核大小需要事先确定 C、卷积神经网络由卷积层，池化层和全连接层构成 D、池化层上也有需要学习的参数
- 11.对于有关神经网络分析与挖掘的描述中，错误的是（ ）。 选项： A、Weka在训练神经网络过程中，不可对其进行修改。 B、Weka神经网络使用多层感知器，实现了BP神经网络。 C、BP神经网络由一个输入层、一个隐含层和一个输出层构成 D、神经网络由大量节点和节点之间相互连接而构成，每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。
- 12.神经网络的输入节点一般表示 选项： A、特征空间维度 B、分类结果 C、受隐层约束 D、随意设置
- 13.以下关于循环神经网络应用的说法，不正确的是？ 选项： A:当循环神经网络的输入层和输出层为一对多时，可以很好应对机器翻译及对话系统的任务 B:当循环神经网络的输入层和输出层为多对一时，可以很好应对文本分类情感分析的任务 C:当循环神经网络的输入层和输出层为多对多时，可以很好应股价估算的任务 D:循环神经网络结构灵活，可以控制输入输出的数目，以针对不同的任务
- 14.以下关于B-P神经网络，描述错误的是（） 选项： A:是一种前馈型的多层网络。 B:一个简单三层B-P神经网络结构由输入层、输出层和1个隐含层构成。 C:也称之为多层感知器，是神经网络分类器中最普遍最通用的形式。 D:各神经元接受前一层的输入，并输出给下一层，同时反馈给输入层。
- 15.下面关于BP神经网络的说法中，错误的说法是哪个？ 选项： 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
- 16.下面关于利用神经网络进行分类的说法中错误的是选项： A:利用神经网络对两类问题进行分类时，可以用一个输出节点来实现。; B:神经网络实现多类问题的分类时可以用多个神经网络组合来实现。; C:利用神经网络来实现多类问题的分类时，可以采用一个具有的多个输出节点的神经网络来实现。; D:在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数多于输入的特征数量。
