A.重调整采用“奖惩分明”策略，即对于能够准确判断样本类型的权重，提高当前权重比例，反之则降低当前权重比例
B.感知器模型的关键，就是通过调整权重使一类样本可以激活神经元，而另一类则不会
C.一层感知器只能针对线性可分的数据集分类，无法解决异或（XOR）问题
D.感知器模型中的激活函数是二值函数时，损失函数是可导的
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第1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2题
A.权重衰减是在训练过程中逐渐减少学习率
B.权重衰减是一种正则化技术， 通过惩罚绝对值较大的模型参数为需要学习的模型增加了限制
C.权重衰减通过赋予神经元某个权值从而避免梯度消失
D.当数据集中有噪声时，权重衰减可以在训练中逐渐修正神经网络的权重
第5题
A.权重衰减是一种正则化技术，通过惩罚绝对值较大的模型参数为需要学习的模型增加了限制
B.权重衰减在训练的过程中逐渐减少学习率
C.权重衰减通过赋予某个神经元某个权值从而避免梯度消失
D.当数据集有噪声的时候，权重衰减可以在训练时逐渐修正权重
第6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8题
A.BP算法的核心是对隐含层神经元误差E的估计
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
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
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