题目内容
（请给出正确答案）
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的输出结果只能是向量
D.FNN的同层神经元之间存在连接
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A.2
B.3
C.4
D.1
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.二者都是由多个神经元组成的多层神经网络
B.二者学习的关键都是神经元的损失计算
C.输入信号向后传递的过程中，都是加权和的计算
D.二者都有输入、激活和输出
A.A.二者都有输入、激活和输出
B.B.二者都是由多个神经元组成的多层神经网络
C.C.输入信号向后传递的过程中，都是加权和的计算
D.D.二者学习的关键都是神经元的损失计算
A.BP算法是从输入层开始，逐层计算δ信号调整自身权重，并且将δ信号传向后一层
B.BP算法的出现解决了多层神经网络权重调整困难的问题
C.BP算法的核心是对隐含层神经元误差E的估计
D.BP算法对多层网络训练时使用的sigmoid激活函数存在“梯度弥散”问题
A.BP网络是是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。
B.BP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。
C.在BP算法中数据流的正向传播时，数据的传播方向是输入层→隐层→输出层。
D.在BP算法中数据的正向传播和误差的反向传播是同时进行的。
A.二者都认为每两次输入的信息之间不是独立的，每次接收到的输入信息与之前的信息都相关
B.从网络结构上来看，二者都是典型的前馈神经网络
C.输入层和输出层的维数是固定的，不能任意改变
D.二者适合处理的数据样本之间不存在相关性，满足独立性假设
A.神经元上神经信号的传递依赖于动作电位
B.神经元与神经元之间的信号传递依靠突触中神经递质释放
C.离子通道开闭导致了突触中神经递质的释放
D.树突中接受的信号如何在神经元及其胞体中整合至今并不清楚
A.信号传递延迟主要由路径上的电容影响
B.信号传递延迟主要由电荷的移动速度影响
C.信号传递过程需要为相应路径上电容进行充放电，需要花费时间
D.信号传递过程电荷需要通过较长连接线，需要花费时间
A.同一层神经元相互连接
B.具备计算能力的神经元与上下两层相连
C.层间信息只沿一个方向传递
D.其输入节点具备计算能力
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