CNN网络中，每一层的输出维度由什么决定（ ）。
A: 该层的输入
B: 是否进行补全（padding）
C: 步长（strides）
D: Kernel的尺寸
A: 该层的输入
B: 是否进行补全（padding）
C: 步长（strides）
D: Kernel的尺寸
A,B,C,D
举一反三
- 前馈神经网络中，神经元分层排列，组成输入层、隐含层和输出层。每一层的神经元只接受前一层神经元的输入。输入模式经过各层的顺次变换后，由输出层输出。在各神经元之间不存在反馈。
- 以下关于BP算法中的“前向”、“后向”正确的有( )。 A: 网络的输出误差由输出层反向传回至输入层 B: 网络的输出由输出层反向传回至各隐层 C: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层 D: 网络的输出误差由输出层反向传回至各隐层
- BP（后向传播）神经网络是一种多层前向（前馈）网络。以下关于“前向”、“后向”的说法正确的有（）。 A: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层，输出误差由输出层反向传回至输入层 B: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层，输出误差由输出层反向传回至各隐藏层 C: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层，输出误差由输出层反向传回至隐藏层 D: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层，输出由输出层反向传回至各隐藏层
- 隐藏层就是神经网络中输入与输出层之间的中间层，训练数据并没有给出这些层中的每一层所需的输出（）
- CNN网络区别于BP网络的结构在于（ ） A: 输入层 B: 卷积层 C: 全连接层 D: 池化层
内容
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BP(后向传播)神经网络是一种多层前向(前馈)网络。以下关于“前向”、“后向”的说法正确是( )组成: A: 网络的输出误差由输出层反向传回至输入层 B: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层 C: 网络的输出由输出层反向传回至各隐藏层 D: 网络的输出误差由输入层正向传至各隐藏层
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BP（后向传播）神经网络是一种带有反馈功能的多层前向网络，关于“前向”、“后向”的说法正确的有（ ）。 A: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层 B: 网络的输出由输出层反向传回至各隐藏层 C: 网络的输出误差由输出层反向传回至输入层 D: 网络的输出误差由输出层反向传回至各隐藏层
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循环神经网络是对句子进行编码最常用的方法，它通常由 （ ）构成。 A: 输入层，输出层 B: 输入层，隐含层 C: 输出层，隐含层 D: 输入层，隐含层，输出层
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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
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BP反向传播神经网络是一种多层前向网络，以下关于“前向”、“后向”的说法正确的有（ ） A: 网络的输入有输入层前向传至隐含层再传至输出层 B: 网络的输出误差有输出层反向传回到输入层 C: 网络的输出有输出层反向传回到各个隐含层 D: 网络的输出误差由输出层反向传回至各个隐含层，再传到输入层