题目内容
（请给出正确答案）
A.加入隐藏层
B.输出层的神经元可以不止一个
C.对激活函数扩展
D.加入输出层
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A.单个感知器可以实现线性分类。
B.神经元是神经网络的基本组成单元。
C.多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
D.多个感知器可以解决非线性问题的分类。
A.隐含层或输出层具有激活函数。
B.输入层没有激活函数。
C.同一神经网络的激活函数必须是相同的。
D.同一神经网络的隐含层和输出层的激活函数可以不同。
A.激活函数是神经元的输入和输出映射函数。
B.激活函数会影响神经网络的训练过程，因此会影响神经网络模型的质量。
C.在修正权重的过程中，靠近多层神经网络输出层的神经元的权重修改一般比较小，容易出现梯度消失。
D.当神经元的输入比较大时，Sigmoid函数的偏导数比较小，因此容易产生梯度饱和。
A.至少包含一个隐藏层
B.网络中下一层神经元与上一层的所有神经元连接
C.是一种多层前向（前馈）人工神经网络
D.神经元的激励函数可以是线性函数也可以是非线性函数
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.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。
A.2
B.3
C.4
D.1
A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题
B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
A.Kohonen神经网络的聚类过程不需要计算样本之间的距离。
B.Kohonen输入层和输出层之间的权重修正不能使用梯度下降法。
C.kohonon神经网络输出层的神经元计算类似BP神经网络的输出神经元计算。
D.Kohonon神经网络聚类的组数事先可以确定。
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