题目内容
（请给出正确答案）
下列关于神经网络说法不正确的是（ ）。
A) 高速寻找优化解
B) 不如决策树稳定
C) 非线性
D) 具有自学习、自组织、自适应性
简答题官方参考答案
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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
B．DeepRecon技术可以进一步提升图像信噪比
C．DeepRecon使用联影独家开发设计的基于CNN的深度学习神经网络，并将其纳入MR重建过程中。为了保证深度学习模型在多种临床环境下的有效性，该网络利用了大量的MR数据用于网络训练，覆盖了不同的解剖结构和丰富的对比度场景
D．eepRecon目前仅支持2D扫描场景
A.是一个不断调整神经元之间的“连接权重”以及每个神经元偏置项的过程
B.一般用误差反向传播（BP）算法训练神经网络
C.神经网络的隐藏层越少，训练时间越长
D.常用的优化器（optimizer）包括adam，sgd，lbfgs等
A.RNN是具有整体的浅层结构，局部深层结构的网络
B.CNN为单向信息传递的前馈神经网络，认为时序间输入的信息是相互独立的，无法很好的处理序列数据
C.RNN的神经元将上一帧处理后的信息也作为当前帧的输入解决数据之间信息依赖的问题
D.CNN每次输入的数据必须具有相同的大小
A.同层神经元之间存在连接
B.在前馈神经网络FNN中，隐含层均为标准神经元，带有激活函数
C.隐含层，是指其中神经元的状态在输出端无法直接观测
D.隐含层输入的权重需要学习得到
A.IBM的统计机器翻译模型除了通过统计方法，还需要借助语言知识和一些转换规则
B.基于规则的机器翻译方法无法用有限的规则覆盖所有复杂的语言现象
C.IBM的Brown等人提出的“基于词对齐的统计机器学习翻译模型”标记着现代统计机器翻译方法的诞生
D.Mikolav等人开源的Word2Vec工具将词表示为一系列实数组成的词向量，从而将语言智能问题转变为神经网络计算问题
A.在FPGA硬件下，要求OpenCV运行在CPU或GPU上
B.在VPU硬件下，支持神经网络计算棒
C.在VPU硬件下，不支持macOS操作系统
D.在FPGA硬件下，支持CentOS7.464位
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
A.损失函数必须在程序开发时定义，否则程序无法执行
B.损失函数决定了神经网络的拟合精度
C.损失函数决定了神经网络的收敛速度
D.不同损失函数的训练精度不同
A.BP算法的提出很好地解决了“多层”问题
B.2001年互联网泡沫破裂导致许多人工神经网络的研究被迫中断
C.LeCun将BP算法应用于神经网络的训练，并提出了卷积神经网络的第一个正式模型——LeNet-5
D.九十年代中期提出的SVM算法取代神经网络算法成为主流
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