题目内容
（请给出正确答案）
A.卷积矩阵(卷积核)
B.网络层数
C.目标函数
D.输入端和输出端的维数
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第1题
A.多层前向神经网络一般需要同一层神经元间相互连接
B.深度学习一般使用具有多个隐藏层的神经网络
C.训练神经网络的主要目的是学习神经元间的连接权值
D.卷积神经网络可以逐层抽取数据特征实现自动特征学习
第2题
A.单层的全互连的反馈型神经网络
B.多层的非全互连的反馈型神经网络
C.单层的非全互连的反馈型神经网络
D.多层的全互连的反馈型神经网络
第3题
A.隐式学习，避免了显式的特征抽取
B.平移不变性
C.权值共享
D.鲁棒性强
第5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6题
A.多层人工神经网络模型可以有很强的特征学习能力。
B.深度学习模型对原始数据有更本质的表达。
C.深度神经网络可以采用逐层训练方法进行优化。
D.训练时可以将上层训练好的结果作为下层训练过程中的初始化参数。
第8题
A.同一层神经元之间的连接权重
B.相邻层神经元和神经元之间的连接权重
C.神经元和神经元之间连接有无
D.输入数据大小
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