深度学习源于人工神经网络算法，包含多个隐含层，同一层及跨层节点之间
A: 有连接
B: 无连接
C: 部分有连接
D: 不确定有无连接
A: 有连接
B: 无连接
C: 部分有连接
D: 不确定有无连接
B
举一反三
- 关于深度学习或深度神经网络的说法正确的有() A: 深度学习采用多层前向神经网络 B: 神经网络的隐藏层数量体现了网络的“深度”，一般应具有多个隐藏层 C: 深度神经网络相邻层节点之间有连接，但不一定是全连接 D: 深度神经网络同一层及跨层节点之间无连接
- 深度学习或深度神经网络是多层 （） 神经网络，相邻层节点之间有（ ） ，但不一定是全连接；同一层及跨层节点之间 （ ）， 神经网络的隐藏层数量体现了网络的“深度”，一般应具有多个隐藏层，
- 【单选题】下列关于卷积神经网络的描述正确的是 A. 卷积神经网络的层与层之间都是全连接网络 B. 卷积神经网络的层与层之间都是部分连接网络 C. 卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接，也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是局部连接，最后的层是全连接 D. 卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接，也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是全连接，最后的层是局部连接
- 多层前馈神经网络的特点有（） A: 除了输入层和输出层以外，还存在一个或者多个隐含层 B: 误差逆传播 C: 每层神经元与下层神经元全互连接，神经元之间不存在同层连接， 也不存在跨层连接 D: 外界信号从输入层，经由隐含层到达输出层，不存在信号的逆向传播
- BP神经网络学习算法最核心的三部分是：（ ） A: 权值调整 B: 输出层连接权调整 C: 隐层连接权调整 D: 输入层连接权调整
内容
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关于BP（反向传播）神经网络，正确的说法包括（ ）。 A: 至少包含一个隐藏层 B: 网络中下一层神经元与上一层的所有神经元连接 C: 是一种多层前向（前馈）人工神经网络 D: 同一层的神经元与神经元之间是连接的
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下列关于多层前馈神经网络的描述错误的是( )。 A: 输出层与输入层之间包含隐含层，且隐含层和输出层都拥有激活函数的神经元 B: 神经元之间存在同层连接以及跨层连接 C: 输入层仅仅是接收输入，不进行函数处理 D: 每层神经元上一层与下一层全互连
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下列说法正确的数量为（）：a. 前馈神经网络可以含有多个隐含层b. 前馈神经...同层神经元之间都存在连接，因此称为全连接
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BP型人工神经网络是具有无反馈、层内无互连的多层结构的神经网络。典型的BP网络是一种具有三层及以上结构的无反馈连结构的前向网络，其中首尾两层分别被称为输入层和输出层，中间各层称为隐含层，各层之间的神经元为全连接关系，层内的各个神经元之间无连接。采用有导师学习的方式进行训练和学习。 A: 正确 B: 错误
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采用BP算法的神经网络模型称为（），一般由输入层、隐层和输出层组成，隐层可以是一层或者多层，每个层中又包含许多单个神经元，在BP神经网络中，层与层之间的神经元是全连接，层内部的神经元之间是无连接的。 A: BP神经网络 B: CNN C: NLP D: NLU