A.CNN结构与全连接神经网络的相同
B.CNN是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，其中每个平面由多个独立神经元组成。
C.卷积运算的主要目的是使原信号特征增强，并降低噪音。
D.CNN的降采样层可以降低网络训练参数及模型的过拟合程度。
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第1题
A.多层的全互连的反馈型神经网络
B.单层的全互连的反馈型神经网络
C.多层的非全互连的反馈型神经网络
D.单层的非全互连的反馈型神经网络
第2题
A.BP神经网络中，层与层的连接是双向的，信息的传播是单向的
B.BP神经网络是多层前向（前馈）网络
C.BP学习算法中，误差信息是反向传播的，即从第一个隐层到输出层逐层修改各层神经元的连接权值，从而使网络误差最小。
D.是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数是解决BP神经网络学习问题的关键问题之一。
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.BP算法的提出很好地解决了“多层”问题
B.2001年互联网泡沫破裂导致许多人工神经网络的研究被迫中断
C.LeCun将BP算法应用于神经网络的训练，并提出了卷积神经网络的第一个正式模型——LeNet-5
D.九十年代中期提出的SVM算法取代神经网络算法成为主流
第7题
A.BP算法的提出很好地解决了“多层”问题
B.2001年互联网泡沫破裂导致许多人工神经网络的研究被迫中断
C.LeCun将BP算法应用于神经网络的训练，并提出了卷积神经网络的第一个正式模型——LeNet-5
D.九十年代中期提出的SVM算法取代神经网络算法成为主流
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