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【单选题】
230/651深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题。严格意义上来讲是在以下哪个环节出现样度消失间题?
A.
反向传播更新参数
B.
正向传播更新参数
C.
反向传播计算结果
D.
正向传播计算结果
题目标签:
深度学习
梯度消失问题
神经网络
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参考答案:
举一反三
【单选题】研究深度学习源于模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本等。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【判断题】CNN是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络、是深度学习的代表算法之一( )
A.
正确
B.
错误
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【单选题】深度学习中,常用的归一化函数是()函数
A.
SoftMax
B.
SoftMin
C.
MicroMax
D.
MicroMin
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【单选题】长短时记忆神经网络通过什么来缓解梯度消失问题()
A.
增加网络深度
B.
减少网络神经元
C.
使用双向的网络结构
D.
增加一个用来保存长期状态的单元
查看完整题目与答案
【单选题】深度学习涉及的主要方法不包括( )。
A.
深度置信网络(DBN)
B.
三层BP神经网络
C.
基于卷积运算的神经网络(卷积神经网络CNN)
D.
基于多层神经元的自编码神经网络
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】深度学习中,常用的归一化函数是()函数
A.
SoftMax
B.
SoftMin
C.
MicroMax
D.
MicroMin
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【判断题】模块六浅谈深度学习,通过动物分类识别的例子,学习了深度学习理论的基础知识。
A.
正确
B.
错误
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【简答题】深度学习是什么?它是如何运作的?
查看完整题目与答案
【简答题】神经网络
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SoftMin
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MicroMax
D.
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A.
增加网络深度
B.
减少网络神经元
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D.
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A.
多层前向(前馈)网络
B.
单层前向(前馈)网络
C.
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SoftMax
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SoftMin
C.
MicroMax
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A.
正确
B.
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