一神经网络只有一个隐藏层，其神经元个数为256个，输入数据的特征数为1000，输出层为softmax层，需要识别的类别数为100，则隐藏层权值矩阵的大小是______X______，输出层权值矩阵的大小是_______X________
举一反三
- 传统的神经网络为BP神经网络,基本网络结构为输入层、隐藏层和输出层,节点代表神经元,边代表权重值。
- 有一卷积层，输入大小为7*7，卷积核大小为3*3，有3个输入通道，有2个输出通道，则该卷积层的权值（weight）参数个数有________个，偏置（bias）参数有________个。
- 在一个简单的模型中，输入层有8个神经元，隐藏层有5个神经元，输出层有1个神经元。 隐藏输出层和输入隐藏层之间的权重矩阵的大小是 A: [1×5]，[5×8]； B: [5×1]，[8×5]； C: [5×8]，[5×1] ； D: [8×5]，[1×5]
- 神经网络的隐藏层指的是 A: 计算最终输出结果的神经元层 B: 是输入数据 C: 接受输入数据的神经元层 D: 在输出层之前，对输入数据进行中间结果运算的神经元层
- 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。