题目内容
（请给出正确答案）
A.每个卷积层中的卷积核都需要处理全部接受到的信息
B.卷积神经网络是目前网络深度最深的深度神经网络模型之一
C.卷积核用来实现对输入信号的各种处理，不同的卷积核实现不同的功能
D.池化操作对多个卷积核得到的信息进行降维，只保留重要信息
参考答案
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A. 颈丛由第1～4颈神经的前支组成
B. 颈丛分为深浅两支
C. 膈神经是颈丛的重要分支
D. 颈丛阻滞若累及喉返神经，则出现呼吸困难
E. 不宜同时进行双侧颈丛深支阻滞
B．在胎儿发育早期，主要是神经元数量增多，后期则是细胞的增大和神经髓鞘的形成
C．正常胎儿神经系统的发育最快是妊娠中期到出生后18个月之间
D．在胎儿期如果发生畸形，出生后出现功能障碍和智能落后
E．在胎儿期如果出现缺血缺氧易导致髓鞘发育不良和脑室周围白质软化
A、在FNN中，输入信号的传递方向是明确的，并不存在反向信号传递
B、一个标准的前馈神经网络只有一个输入层和一个输出层
C、FNN的同层神经元之间存在连接
D、FNN的输出结果只能是向量
A、2
B、3
C、4
D、1
A、隐含层神经元可以直接直接观测其误差，也可以调整其权重
B、网络误差是由多层信号累积导致，BP算法将误差“分配”到各个层
C、从输出层开始，逐层调整自身权重
D、输出层得到误差信号之后，将该误差按照权重比例“反传”给上一层神经元
A、我们就可以使用感知器来学习样本，“感知”到两类样本的差别
B、不用学习，感知器就可以正确预测样本的类型
C、感知学习的过程，权重保持不变
D、感知器模型通过调整权重，所有样本都能激活神经元
A、对于一个样本，如果当前权重能够正确判断其类型，就减小当前权重
B、对于一个样本，如果当前权重不能够正确判断其类型，则惩罚当前权重，降低其比例
C、对权重的训练直到某个权重对所有样本均不产生错误，或者错误不再降低
D、对于一个样本，如果当前权重能够正确判断其类型，就提高其比例
A、具有多个输入端，每个输入端具相同的权重
B、神经元具有Sigmoid或者类似的可导激活函数
C、神经元能够根据误差信号，通过梯度下降法调整权重，实现学习
D、具有一个或多个输出端，输出端上的信号一致
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