题目内容
（请给出正确答案）
A.隐藏层之间的节点有连接
B.隐藏层之间的节点没有连接
C.隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出
D.网络会对之前时刻的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中
参考答案
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网友提供的答案
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A、利用神经网络对两类问题进行分类时，可以用一个输出节点来实现。
B、神经网络实现多类问题的分类时可以用多个神经网络组合来实现。
C、利用神经网络来实现多类问题的分类时，可以采用一个具有的多个输出节点的神经网络来实现。
D、在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数多于输入的特征数量。
A、LSTM是简化版的RNN
B、LSTM是双向的 RNN
C、LSTM是多层的RNN
D、LSTM是RNN的扩展，其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题
A. 坐骨神经由腰4至骶3神经组成
B. 坐骨神经支配股二头肌长头、半腱肌、半膜肌等
C. 由坐骨大孔经梨状肌下缘进入股后侧
D. 分支为腓总神经和胫神经
E. 坐骨神经支配股四头肌
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
B.卷积核不可以用来提取图片全局特征
C.在处理图片时，是以扫描窗口的方式对图像做卷积
D.常见的池化层有最大池化与平均池化
B．当血压升高时,动脉管壁受到牵拉,交感神经会兴奋,血管会收缩
C．动脉血压降低时,压力感受器传入冲动减少,迷走神经紧张性减弱,交感神经紧张性会加强,血管会收缩
D．血压升高时,压力感受器传入冲动增加,迷走神经紧张性活动加强,心交感神经紧张性活动减弱,血管会舒张
A、梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）
B、批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新
C、随机梯度下降法不同于批量梯度下降，是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新
D、小批量梯度下降法是对批量梯度下降以及随机梯度下降的一个折中办法。更新参数时使用一部分训练样本。一般将训练样本集分成若干个batch，每个batch包含m个样本。每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集
A、LSTM是简化版的RNN
B、LSTM是双向的 RNN
C、LSTM是多层的RNN
D、LSTM是RNN的扩展，其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题
A、长短期记忆网络LSTM
B、卷积神经网络CNN
C、多层感知机MLP
D、受限玻尔兹曼机
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