题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
一个3层的神经网络中，各层分别是（）
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3题
下图给出了循环神经网络RNN的三个时间步，即[图]的计算...
下图给出了循环神经网络RNN的三个时间步，即
的计算关系图。
则下列说法中错误的是
A、分别表示t-1时刻，t时刻，以及t+1时刻的隐藏层节点向量
B、
分别表示t-1时刻，t时刻，以及t+1时刻的隐藏层节点向量
C、
分别表示t-1时刻，t时刻，以及t+1时刻的输出层节点向量
D、
与
的关系通常为通过
公式计算。这里的Softmax函数，或称归一化指数函数，目的是将一个含任意实数的K维向量“压缩”到另一个K维实向量中，使得每一个元素的取值范围都在0和1之间，并且所有元素的和为1
第4题
假设有5个大小为7x7、步长（S）为1的卷积核。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3的数据，那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少？
A、220x220x5
B、218x218x5
C、217x217x8
D、217x217x3
第5题
BP网络具有很强的学习能力，根据Kolmogorov定理，一个三层的BP网络就可以任意精度逼近一个任意给定的连续函数f；这与BP网络的结构特性有关，它（ ）。
A、至少包含一个隐藏层
B、隐藏层中神经元的激励函数为非线性函数
C、是一个全连接网络（下一层神经元与上一层的所有神经元连接）
D、是一种反馈型神经网络
第6题
下图给出了循环神经网络RNN的三个时间步，即[图]的计算...
下图给出了循环神经网络RNN的三个时间步，即的计算关系图。则下列说法中正确的有
A、在RNNs中，每一步(每一层)都共享参数U, V, W
B、在RNNs中，每一步(每一层)都不共享参数U, V, W
C、在计算当前时间步
时，只是利用到了上一时间步的信息，不会利用当前步的输入
D、在计算当前时间步
时，既利用到了上一时间步的信息，也用到了当前步的输入
第7题
BP型人工神经网络是具有无反馈、层内无互连的多层结构的神经网络。典型的BP网络是一种具有三层及以上结构的无反馈连结构的前向网络，其中首尾两层分别被称为输入层和输出层，中间各层称为隐含层，各层之间的神经元为全连接关系，层内的各个神经元之间无连接。采用有导师学习的方式进行训练和学习。
第8题
下列说法正确的数量为 a. 前馈神经网络可以含有多个隐含层 b. 前馈神经网络的输入层神经元将信息加权后，经过激活函数传递到第二层神经元 c. FNN中的隐含层是指在输入层和输出层之间无法之间观测状态的标准神经元 d. FNN的前后层神经元和同层神经元之间都存在连接，因此称为全连接
A、2
B、3
C、4
D、1
第9题
在卷积神经网络lenet-5的卷积层c3得到的特征图为16个，上一层的特征图为6个。则关于这一卷积过程的描述错误的是
在卷积神经网络LeNet-5的卷积层C3得到的特征图为16个，上一层的特征图为6个。则关于这一卷积过程的描述错误的是
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A、C3卷积层中每个特征图只与上一层S2中部分特征图相连接
B、C3卷积层采用多通道16核卷积
C、C3卷积层有16个卷积核，其大小均为5*5，且每个卷积核与上一层的若干特征图相连接
D、C3卷积层有16个卷积核，其大小均为5*5，且每个卷积核与上一层的全部特征图相连接
第10题
以下有关BP网络说法错误的是（ ）
A、BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络
B、反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小
C、正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出
D、BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整
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