多层前向神经网络与单层感知器相比较，下面（）不是多层网络所特有的特点。
A: 采用误差反向传播算法
B: 含有一层或多层的隐层神经元
C: 神经元的数目可达到很多
D: 隐层激活函数采用可微非线性函数
A: 采用误差反向传播算法
B: 含有一层或多层的隐层神经元
C: 神经元的数目可达到很多
D: 隐层激活函数采用可微非线性函数
C
举一反三
- 单层感知机的最大缺点是只能解决线性可分的分类问题,要增强网络的分类能力,唯一的方法是采用多层网络结构,与单层感知机相比,下面不属于多层网络所特有的特点的是()。 A: 神经元的数目可以达到很大 B: 含有一层或多层隐层 C: 激活函数采用可微的函数 D: 具有独特的学习算法
- BP（后向传播）神经网络的特点包括（）。 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: 神经元的激励函数可以是线性函数也可以是非线性函数
- 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
- 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
- 下面关于多层神经网络的说法中，错误的是 A: 多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。 B: 多层神经网络的各层神经元之间通过可修正的权值互联。 C: 多层神经网络的同一层的神经元之间通过可修正的权值互联。 D: 多层神经网络可以实现非线性判别。
内容
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关于单层神经网络与多层神经网络的说法中，错误的是______。 A: 单层神经网络与多层神经网络都需要用到激活函数 B: 多层神经网络可以有一个或者多个隐藏层 C: 单层神经网络只可以有一个隐藏层 D: 多层神经网络可以解决线性不可分的问题
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关于多层前馈神经网络,以下说法正确的是() A: 每层神经元可以与任意层的神经元相连。 B: 一般包括三个层级:输入层,互连层,输出层。 C: 每层神经元不可以同层连接。 D: 多层网络的学习能力并不比单层的要强。
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AlexNet的隐层神经元的激活函数采用Sigmoid或Tanh。
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关于BP神经网络，描述不正确的是（ ） A: BP神经网络中，层与层的连接是双向的，信息的传播是单向的 B: BP神经网络是多层前向（前馈）网络 C: BP学习算法中，误差信息是反向传播的，即从第一个隐层到输出层逐层修改各层神经元的连接权值，从而使网络误差最小。 D: 是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数是解决BP神经网络学习问题的关键问题之一。
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关于BP算法信号前向传播的说法正确的是( )。 A: BP算法信号传播的顺序是输出层、隐层、输入层。 B: BP算法信号前向传播的计算量跟输入层神经元数目无关 C: BP算法在计算正向传播输出值时需要考虑激活函数 D: BP算法只有在隐层才有激活函数