A.对于输入的句子，Bi-LSTM可以拟合一个词与前后词的语义关系
B.Bi-LSTM至少含有2个隐层
C.Bi-LSTM比一般的LSTM更容易产生过拟合
D.Bi-LSTM是2个LSTM的简单组合
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第1题
A.对于输入的句子，Bi-LSTM可以拟合一个词与前后词的语义关系
B.Bi-LSTM至少含有2个隐层
C.Bi-LSTM比一般的LSTM更容易产生过拟合
D.Bi-LSTM是2个LSTM的简单组合
第2题
A.对于输入的句子，Bi-LSTM可以拟合一个词与前后词的语义关系
B.Bi-LSTM至少含有2个隐层
C.Bi-LSTM比一般的LSTM更容易产生过拟合
D.Bi-LSTM是2个LSTM的简单组合
第3题
A.对于输入的句子，Bi-LSTM可以拟合一个词与前后词的语义关系。
B.Bi-LSTM比一般的LSTM更容易产生过拟合。
C.Bi-LSTM至少含有2个隐层。
D.Bi-LSTM是由2个LSTM简单组合而成。
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5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6题
A.多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
B.多层神经网络的各层神经元之间通过可修正的权值互联。
C.多层神经网络的同一层的神经元之间通过可修正的权值互联。
D.多层神经网络可以实现非线性判别。
第7题
A.过大过小的参数都影响网络的训练
B.神经网络可以用0来初始化权重
C.可以进行参数的随机初始化
D.合适的权重初始化可以加快神经网络的训练，提升模型的效果
第8题
A.对于非数值型的属性，可以使用独热（onehot)编码或模糊化转换成数值
B.连续性属性可以采用最小最大值归一化，减少数值过大和不同属性量纲不同对网络的影响
C.预处理与否对神经网络的训练速度和分类准确率影响比较大
D.BP神经网络的输入属性不需要筛选，因为网络本身有特征获取能力
第9题
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
第10题
A.情感分析是一个分类问题，不需要人工标注样本
B.卷积神经网络也能提取文本的特征，实现文本情感的分类
C.使用循环神经网络进行情感分析时，每个时刻的输入是句子中词的编码，最后一个时刻才有输出，即情感类别
D.当检验样本与训练样本有比较大的差别时，即使使用深度学习的算法，分类效果往往也不理想。
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