A.对于输入的句子，Bi-LSTM可以拟合一个词与前后词的语义关系
B.Bi-LSTM至少含有2个隐层
C.Bi-LSTM比一般的LSTM更容易产生过拟合
D.Bi-LSTM是2个LSTM的简单组合
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第1题
A.对于输入的句子，Bi-LSTM可以拟合一个词与前后词的语义关系。
B.Bi-LSTM比一般的LSTM更容易产生过拟合。
C.Bi-LSTM至少含有2个隐层。
D.Bi-LSTM是由2个LSTM简单组合而成。
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.学习率设置不当会引起神经网络过拟合。
B.学习率可以根据损失函数（代价函数）减少的快慢动态调整。
C.学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。
D.固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。
第5题
A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题
B.神经网络不会出现过拟合问题
C.正则化方法可以减少过拟合问题
D.增加数据量不能减少过拟合问题
第7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9题
A.普通RNN容易出现梯度消失问题
B.普通RNN容易出现梯度爆炸问题
C.LSTM网络结构相对普通RNN网络解决了梯度爆炸问题，但没有很好解决梯度消失问题
D.循环神经网络RNN和LSTM等模型，则因为其模型结构特点可以更好地应用于时序相关的问题场景
第10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。
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