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[单选题]

构建一个神经网络,将前一层的输出和它自身作为输入,则有反馈连接的是()。

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.限制玻尔兹曼机

D.都不是

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更多“构建一个神经网络,将前一层的输出和它自身作为输入,则有反馈连接的是()。”相关的问题

第1题

构建一个神经网络,将前一层的输出和它自身作为输入。下列哪一种架构有反馈连接()。

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.限制玻尔兹曼机

D.都不是

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第2题

一个完整的人工神经网络包括()。

A.一层输入层

B.多层分析层

C.多层隐藏层

D.两层输出层

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第3题

假设我们需要训练一个卷积神经网络,来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络最后一层是分类层,则最后一层输出向量的维数大小可能是()。

A.1

B.500

C.300

D.100

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第4题

假设我们需要训练一个卷积神经网络,来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络做好一层是分类层,则最后一层输出向量的维数大小可能是()

A.1

B.500

C.300

D.100

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第5题

多层前馈神经网络描述错误的是:()。

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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第6题

在手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。

A.28,10

B.28,1

C.784,10

D.784,1

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第7题

在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要

在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。

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第8题

假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型,训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成,而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题,问题数据集中仅包含一种车(福特野马)而目标变为定位车辆在照片中的位置()。

A.除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

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第9题

假设拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型,训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成,而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题,问题数据集中仅包含一种车(福特野马)而目标变为定位车辆在照片中的位置()。

A.除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

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第10题

以下关于神经网络模型描述正确的是()。

A.神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络,每一层的输出变量都是下一层的输入变量

B.神经网络模型建立在多神经元之上

C.神经网络模型中,无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算

D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题

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第11题

为什么在上RNN(循环神经网络)可以应用机器翻译将英语翻译成法语()

A.因为它可以被用做监督学习

B.严格意义上它比卷积神经网络(CNN)效果更好

C.它比较适合用于当输入/输出是一个序列的时候(例如.一个单词序列)

D.RNNs代表递归过程.想法->编码->实验->想法->…

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