题目内容（请给出正确答案）

[主观题]

神经网络第一次作业答案（100分） 1、什么是有导师学习？（30分） 2、写出三种形式的神经元变换（激活）函数，画出相应的函数曲线。（30分） 3. 画出神经元模型示意图，写出神经元的数学模型，对说明每个变量。（40分）

答案

前馈神经网络训练过程是拟合训练数据模式的过程。

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第1题

以下说法中，不属于感知机和前馈神经网络模型的相同点的是（）。

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

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第2题

深度学习其实是人工神经网络的分支，其本质上就是一个深度神经网络。而神经网络又是来自于对生物神经元的模拟。

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第3题

对本章内容进行学习总结：通过本章学习你有什么收获（学会了什么）？在本章中你准备出什么样的题目考你的同学？（至少出2道题目并给出答案，题型不限，不能是作业题目1的改编版）在本章学习中你有什么疑惑或者不理解的地方？

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第4题

对本章内容进行学习总结： 1. 通过本章学习你有什么收获（学会了什么）？ 2. 在本章中你准备出什么样的题目考你的同学？（至少出2道题目并给出答案，题型不限，不能是作业题目1的改编版） 3. 在本章学习中你有什么疑惑或者不理解的地方？

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第5题

标准神经元模型，不包括（）特点。

A.具有多个输入端，每个输入端具相同的权重

B.具有一个或多个输出端，输出端上的信号一致

C.神经元具有Sigmoid或者类似的可导激活函数

D.神经元能够根据误差信号，通过梯度下降法调整权重，实现学习

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第6题

课程考核采取形成性评估考核，总分100分，综合成绩评定包括：

A.单元测验30分，占总分的30%

B.单元作业20分，占总分的20%

C.课程讨论30分，占总分的30%

D.结业考试20分，占总分的20%

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第7题

对于人工神经网络，以下（）是超参数？

A.人工神经网络的层数

B.人工神经网络的学习率

C.人工神经网络的权重

D.人工神经网络的偏置

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第8题

在人工神经网络中，每一个小圆圈都是在模拟一个“神经元”。（）

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第9题

脉冲δ函数的Fourier变换和Laplace变换均为1

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第10题

设有如下训练好的人工神经元：2个输入x1和x2，连接权重分别是w1=1和w2=-1，阈值θ=1，激励函数为ReLU函数f（s)=max{0, s}。现输入x1=1和x2=2，则该神经元的输出是______。

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