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- 1.以下关于神经网络和深度学习说法正确的是() 选项： A、二者均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接，每一层可以看作是一个logistic回归模型 B、采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络。随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和样本真实标签之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛 C、采用逐层训练机制。采用该机制的原因在于如果采用BP机制，对于一个deepnetwork（7层以上），残差传播到最前面的层将变得很小，出现所谓的gradientdiffusion（梯度扩散） D、其优势在于可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示
- 2.以下关于神经网络和深度学习说法正确的是( )A.二者均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接，每一层可以看作是一个logistic 回归模型B.采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络。随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和样本真实标签之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛C.采用逐层训练机制。采用该机制的原因在于如果采用BP机制，对于一个deep network（7层以上），残差传播到最前面的层将变得很小，出现所谓的gradient diffusion（梯度扩散）D.其优势在于可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示
- 3.以下关于神经网络和深度学习说法正确的是（ ）选项： A:二者均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接，每一层可以看作是一个logistic 回归模型 B:采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络。随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和样本真实标签之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛 C:采用逐层训练机制。采用该机制的原因在于如果采用BP机制，对于一个deep network（7层以上），残差传播到最前面的层将变得很小，出现所谓的gradient diffusion（梯度扩散） D:其优势在于可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示
- 4.深度学习和人工神经网络都是人工智能领域常见的名词,它们之间有区别也有联系。下列关于深度学习和神经网络的说法中,正确的有( )。A.深度学习是基于人工神经网络发展而来的联结主义学习方法B.深度学习和人工神经网络均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络C.深度学习采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络D.人工神经网络采用逐层训练机制
- 5.深度学习和人工神经网络都是人工智能领域常见的名词,它们之间有区别也有联系。下列关于深度学习和神经网络的说法中,正确的有()。 选项： A、深度学习是基于人工神经网络发展而来的联结主义学习方法 B、深度学习和人工神经网络均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络 C、深度学习采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络 D、人工神经网络采用逐层训练机制
- 6.深度学习和人工神经网络都是人工智能领域常见的名词，它们之间有区别也有联系。下列关于深度学习和神经网络的说法中，正确的有（ ）。选项： A:深度学习是基于人工神经网络发展而来的联结主义学习方法 B:深度学习和人工神经网络均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络 C:深度学习采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络 D:人工神经网络采用逐层训练机制
- 7.下列关于深度学习的说法，正确的是（）。 选项： A:深度学习是具有深度模型结构、强调特征学习、以大脑结构为启发的一系列神经网络算法的总称。 B:深度学习本质上是多层神经网络，包括输入层、隐层（多层）、输出层，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接。 C:深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 D:深度学习是基于人工神经网络发展起来的一项技术。
- 8.【单选题】以下有关BP网络说法错误的是()A. BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络B. 反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小C. 正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出D. BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整
- 9.以下有关BP网络说法错误的是（ ）A.BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络B.反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小C.BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整D.正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出
- 10.以下有关 BP 网络说法错误的是( ) 。 选项： A: 正向传播是输入信息由输入层传至隐层,最终在输出层输出 B: 反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值,使误差信号最小 C: BP 神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整 D: BP 网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层,又称为多层前馈网络
- 11.以下有关BP网络说法错误的是（ ）选项： A:BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络 B:正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出 C:BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整 D:反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小
- 12.以下有关BP网络说法错误的是（ ）选项： A:BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络; B:反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小; C:正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出; D:BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整
- 13.一个完整的人工神经网络包括（）。A.一层输入层B.多层分析层C.多层隐藏层D.两层输出层
- 14.一个完整的人工神经网络包括（）。A．一层输入层B．多层分析层C．多层隐藏层D．两层输出层
- 15.BP算法总结错误的是 （ ）。选项： A:算法只要知道上一层神经元的阈值梯度，就能计算当前层神经元的阈值梯度和连接权值梯度; B:当前层的连接权值梯度，取决于当前层神经元阈值梯度和上一层神经元输出; C:隐层的阈值梯度只跟本层的神经元输出值有关; D:隐层阈值梯度取决于隐层神经元输出、输出层阈值梯度和隐层与输出层的连接权值
