A.FNN的输出结果只能是向量
B.在FNN中，输入信号的传递方向是明确的，并不存在反向信号传递
C.一个标准的前馈神经网络只有一个输入层和一个输出层
D.FNN的同层神经元之间存在连接
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第1题
A.二者都是由多个神经元组成的多层神经网络
B.输入信号向后传递的过程中，都是加权和的计算
C.二者都有输入、激活和输出
D.二者学习的关键都是神经元的损失计算
第2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3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4题
A.BP算法是从输入层开始，逐层计算δ信号调整自身权重，并且将δ信号传向后一层
B.BP算法的出现解决了多层神经网络权重调整困难的问题
C.BP算法的核心是对隐含层神经元误差E的估计
D.BP算法对多层网络训练时使用的sigmoid激活函数存在“梯度弥散”问题
第5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6题
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.输出层连接权调整、隐层连接权调整
第7题
A.784,10
B.28,10
C.28,1
D.784,1
第8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9题
A.784,10
B.196,10
C.784,1
D.196,1
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