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1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2题
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
第3题
A.前馈神经网络训练过程是拟合训练数据模式的过程。
B.前馈神经网络训练后很容易得到分类的规则。
C.前馈神经网络可用于分类和聚类。
D.前馈神经网络模型的分类能力比决策树好。
第6题
A.神经网络适合于大数据的预测
B.神经网络每一次预测的结果不一定相同
C.神经网络预测过程是个黑匣子，根本就没有数学模型
D.神经网络有很多方法，BP神经网络只是其中一种方法而矣
第7题
A.相邻层神经元和神经元之间的连接权重
B.同一层神经元之间的连接权重
C.输入数据大小
D.神经元和神经元之间连接有无
第8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
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