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提问人：网友niuliwei 发布时间：2022-01-07
[单选题]

下面关于单个神经元输入输出正确的是哪个？

A.一个神经元只能拥有一个输入和一个输出下面关于单个神经元输入输出正确的是？

B.一个神经元只能拥有一个输入但可以有多个输出

C.一个神经元可以有多个输入和多个输出

D.一个神经元可以拥有多个输入但只有一个输出

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匿名网友[111.***.***.37]选择了 C
1天前
匿名网友[233.***.***.83]选择了 B
1天前
匿名网友[166.***.***.5]选择了 D
1天前
匿名网友[142.***.***.2]选择了 B
1天前
匿名网友[247.***.***.214]选择了 B
1天前
匿名网友[29.***.***.151]选择了 A
1天前
匿名网友[105.***.***.7]选择了 B
1天前
匿名网友[143.***.***.129]选择了 D
1天前
匿名网友[140.***.***.240]选择了 C
1天前
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更多“下面关于单个神经元输入输出正确的是哪个？”相关的问题
第1题
以下关于前馈神经网络（FNN）的说法正确的是

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

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第2题
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第3题

A、输入层、隐含层、输出层

B、输入层、计算层、输出层

C、输入层、隐含层、统计层

D、预处理层、隐含层、输出层

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第4题
神经网络中的神经元有两个状态：兴奋、抑制。这两个状态由阈值决定。
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第5题
一个含有2个隐层的BP神经网络，神经元个数都为20，输入和输出节点分别有8和5个节点，这个网络的权重和偏置数分别是多少？

A、660，45

B、3200，45

C、16000，48

D、3000，32

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第6题
以下不属于超参的是哪个因素？

A、激活函数

B、学习步长（率）和冲量引子

C、输出编码形式

D、mini-batch的样本数

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第7题
减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是正确的？

A、通过正则化可以减少网络参数的取值或个数，一定程度可能减少过拟合

B、通过增加数据扰动的数据增强增加了神经网络的过拟合

C、利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合

D、在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量

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第8题
有关数据增强的说法正确是哪些？

A、对于分类问题，数据增强是减少数据不平衡的一种方法。

B、对于手写体的识别，对样本的反转、旋转、裁剪、变形和缩放等操作会提高神经网络的识别效果

C、数据增强会增加样本的个数，因此可能会减少过拟合

D、数据增强带来了噪声，因此一般会降低神经网络模型的效果

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第9题
请举例分析BP神经网络的应用，思路尽量具体。
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第10题
以下哪种问题不适合使用深度学习解决？

A、人脸识别

B、银行信用卡客户欺诈检测

C、自动导播语音合成

D、机器人写·诗

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