中国大学MOOC: 假设有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出异或函数吗？注意：使用ReLU激活函数的神经网络是能够模拟出异或函数。
举一反三
- .假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗？( )
- 假设有一个使用ReLU激活函数(ReLUactivationfunction)的神经网络，假如把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出异或函数吗？注意：使用ReLU激活函数的神经网络是能够模拟出异或函数。 A: 可以 B: 不可以 C: 看情况而定 D: 其他都不正确
- 假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如我们把 [br][/br]ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗？ A: 可以 B: 不好说 C: 不一定 D: 不能
- 关于ReLU和Sigmoid激活函数，在深度神经网络的中间层，建议使用ReLU。
- 关于ReLU和Sigmoid激活函数，在深度神经网络的中间层，建议使用ReLU。 A: 正确 B: 错误