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【单选题】

人工神经网络的激活函数主要有三种形式，下面（ ）对应的是非线性转移函数。

A.
B.
C.
D.
题目标签：人工神经网络神经网络转移函数
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参考答案：
举一反三

【简答题】前向神经网络中的前向指（）
查看完整题目与答案

【单选题】神经网络研究属于下列（）学派
A.
符号主义
B.
连接主义
C.
行为主义
D.
都不是
查看完整题目与答案

【判断题】深度学习 的概念及算法源于 人工神经网络 的研究。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案

【简答题】写出如图所示电路的系统转移函数。
查看完整题目与答案

【单选题】明斯基所提出的“人工神经网络”属于:
A.
经验主义、连接主义
B.
经验主义、符号主义
C.
理性主义、符号主义
D.
理性主义、连接主义
查看完整题目与答案

【多选题】人工神经网络的特点包括（）
A.
选择合适的拓扑结构来防止模型的过分拟合是很重要
B.
ANN可以处理冗余特征
C.
神经网络对训练数据中的噪声非常敏感
D.
ANN权值学习使用的梯度下降方法经常会收敛到局部极小值
查看完整题目与答案

【单选题】人工神经网络系统的优点不包括（）
A.
自组织能力强
B.
自学习能力强
C.
知识系统庞大
D.
自适应能力强
查看完整题目与答案

【单选题】BP神经网络是（ ）
A.
多层前向（前馈）网络
B.
单层前向（前馈）网络
C.
多层反馈网络
D.
单层反馈网络
查看完整题目与答案

【单选题】下列是神经网络中常见的超参数的是（）
A.
批大小
B.
学习率
C.
正则化参数
D.
以上都是
查看完整题目与答案

【多选题】新一代调控系统的深度学习又称深度神经网络，指含有多隐层的人工神经网络。以下属于深度学习功能的是（）。
A.
知识图谱
B.
模型构建
C.
模型训练
D.
语音识别
查看完整题目与答案

【判断题】反馈神经网络又称前馈网络。
A.
对
B.
错
查看完整题目与答案

【判断题】Hopfield神经网络是前馈神经网络
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案

【多选题】决定人工神经网络性能的三大要素是（ ）。
A.
神经元的特性
B.
神经元个数
C.
神经元之间的连接形式，即拓扑结构
D.
学习规则
查看完整题目与答案

【简答题】如图所示为RC电路，求它的转移函数。
查看完整题目与答案

【单选题】在神经网络中，不包含那一层？
A.
输入层
B.
隐藏层
C.
输出层
D.
激励函数层
查看完整题目与答案

【单选题】神经网络研究属于下列（）学派
A.
符号主义
B.
连接主义
C.
行为主义
D.
都不是
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报关水平测试>第四节国际贸易术语考试题目

【多选题】多层前馈神经网络包括什么：（）。
A.
输入层
B.
一个或多个隐藏层
C.
一个输出层组成
查看完整题目与答案

【判断题】循环神经网络Recurrent neural networks可以有双向。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案

【单选题】（)人工神经网络、专家系统等人工智能技术应用于髙压异步电动机的故障诊断，取得较好的效果。
A.
模糊逻辑
B.
系统逻辑
C.
逻辑控制
D.
数字控制
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【简答题】神经网络
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行为主义
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都不是
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A.
正确
B.
错误
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【单选题】明斯基所提出的“人工神经网络”属于:
A.
经验主义、连接主义
B.
经验主义、符号主义
C.
理性主义、符号主义
D.
理性主义、连接主义
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A.
选择合适的拓扑结构来防止模型的过分拟合是很重要
B.
ANN可以处理冗余特征
C.
神经网络对训练数据中的噪声非常敏感
D.
ANN权值学习使用的梯度下降方法经常会收敛到局部极小值
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A.
自组织能力强
B.
自学习能力强
C.
知识系统庞大
D.
自适应能力强
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A.
多层前向（前馈）网络
B.
单层前向（前馈）网络
C.
多层反馈网络
D.
单层反馈网络
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【单选题】下列是神经网络中常见的超参数的是（）
A.
批大小
B.
学习率
C.
正则化参数
D.
以上都是
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A.
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B.
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D.
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A.
对
B.
错
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A.
正确
B.
错误
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【多选题】决定人工神经网络性能的三大要素是（ ）。
A.
神经元的特性
B.
神经元个数
C.
神经元之间的连接形式，即拓扑结构
D.
学习规则
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【简答题】如图所示为RC电路，求它的转移函数。
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【单选题】在神经网络中，不包含那一层？
A.
输入层
B.
隐藏层
C.
输出层
D.
激励函数层
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A.
符号主义
B.
连接主义
C.
行为主义
D.
都不是
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【多选题】多层前馈神经网络包括什么：（）。
A.
输入层
B.
一个或多个隐藏层
C.
一个输出层组成
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A.
正确
B.
错误
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【单选题】（)人工神经网络、专家系统等人工智能技术应用于髙压异步电动机的故障诊断，取得较好的效果。
A.
模糊逻辑
B.
系统逻辑
C.
逻辑控制
D.
数字控制
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【简答题】神经网络
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