题目内容
（请给出正确答案）
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
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A.关于神经网络,著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念
B.MP模型的提出标志着神经计算时代的开始
C.人工神经网络的基本模型有:单层前向神经网络和隐层前向神经网络
D.人脑神经系统的基本单元是神经元,一般所说的神经元是双极神经元,由细胞体、一个轴突和若干树突组成
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
A.在卷积神经网络中，采用平均池化可减小误差，适用于需要突出纹理等特征的场景中
B.ResNet通过增加恒等映射，增加参数从而减少模型优化的难度，实现性能提升
C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量，使模型可以处理任意尺寸的图像
D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布
A.监督学习的监督体现在所有机器要处理的数据实现都要由人为定义好相应的类别,再对分类算法进行训练,最后得到可以使用的分类器
B.按照不同的学习理论划分,机器学习模型可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习等不同类型
C.有监督学习的数据集有标签,无监督相比于有监督,没有训练过程,而是直接拿数据进行建模分析
D.在实际应用中,机器学习主要以无监督学习或半监督学习方式为主
A.神经网络可以实现线性分类
B.神经网络可以实现非线性分类
C.神经网络的每层神经元激活函数值阈必须在[-1,1]
D.神经网络的每层神经元激活函数必须相同
