以下关于神经网络和深度学习说法正确的是()
A: 二者均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接，每一层可以看作是一个logistic回归模型
B: 采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络。随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和样本真实标签之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛
C: 采用逐层训练机制。采用该机制的原因在于如果采用BP机制，对于一个deepnetwork（7层以上），残差传播到最前面的层将变得很小，出现所谓的gradientdiffusion（梯度扩散）
D: 其优势在于可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示
A: 二者均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接，每一层可以看作是一个logistic回归模型
B: 采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络。随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和样本真实标签之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛
C: 采用逐层训练机制。采用该机制的原因在于如果采用BP机制，对于一个deepnetwork（7层以上），残差传播到最前面的层将变得很小，出现所谓的gradientdiffusion（梯度扩散）
D: 其优势在于可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示
举一反三
- 属于神经网络与深度学习相同点的是:() A: 二者均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，每一层可以看作是一个logistic回归模型 B: 二者均采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络 C: 训练时均随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和样本真实标签之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛 D: 对于一个deepnetwork（7层以上），都会出现梯度扩散
- 深度学习和人工神经网络都是人工智能领域常见的名词,它们之间有区别也有联系。下列关于深度学习和神经网络的说法中,正确的有()。 A: 深度学习是基于人工神经网络发展而来的联结主义学习方法 B: 深度学习和人工神经网络均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络 C: 深度学习采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络 D: 人工神经网络采用逐层训练机制
- 【单选题】下列关于深度学习和神经网络的说法中,错误的是()。 A. 二者均采用分层结构 B. 神经网络采用BP算法调整参数 C. 深度学习采用迭代算法来训练整个网络 D. 深度学习采用逐层训练机制
- 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，