题目内容
（请给出正确答案）
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
参考答案
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网友提供的答案
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B、二者都是由多个神经元组成的多层神经网络
C、输入信号向后传递的过程中，都是加权和的计算
D、二者学习的关键都是神经元的损失计算
A、一个深度学习模型可以仅依靠增加神经元数量，无限增加其内部记忆容量
B、记忆力机制的出现解决了网络容量问题
C、最简单的记忆力模型主要包含一系列的记忆单元和I，G，O，R四个模块
D、最简单的记忆力模型主要包含一系列的记忆单元和I，G，O，R四个模块
A、注意力机制是对深度学习的唯一实现方法
B、注意力机制解决了信息超载问题
C、注意力机制要确定信息源的焦点区域并提高焦点区域的分析能力，降低非焦点区域的消耗
D、标准Encoder-Decoder框架中的注意力机制模型是注意力不集中的分心模型
A、生成式模型模拟概率分布时，常用“后验分布”
B、用生成式模型根据少量样本来估计整个类型的概率特征是很困难的
C、判别式模型对问题本质缺乏了解，无法从个例中抽象出整体概念
D、生成对抗网络结合了生成模型和判别模型
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
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