题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数（）

A.输入数据大小

B.神经元和神经元之间连接有无

C.相邻层神经元和神经元之间的连接权重

D.同一层神经元之间的连接权重

提问人：网友baofen14787 发布时间：2022-01-07

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ABCD

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更多“在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输…”相关的问题

第1题

下面对误差反向传播(errorbackpropagation,BP)描述不正确的是()。

A、BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐含层进行参数更新的方法

B、BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差让各层单元修正各单元参数

C、对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小

D、在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数

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第2题

假设一个只有单权值的BP神经网络采用“最速下降法”调整连接权值，当误差函数（目标函数）对权值的偏导数大于零时，此时权值应该向（）调整

A、增大

B、减小

C、可能增大也可能减小

D、不变

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第3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4题

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第5题

BP算法适合深度神经网络。()

此题为判断题(对，错)。

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第6题

前馈神经网络同层神经元之间存在连接

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第7题

如果将Hopfield神经网络的稳态作为一个优化问题的目标函数极小点，那么初态朝稳态的收敛过程就是优化计算的过程。

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第8题

卷积神经网络的正向传播过程是指从输入层到输出层的信息传播过程,该过程包括的操作有()。

A、卷积操作

B、池化操作

C、Relu操作

D、全连接分类

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第9题

BP网络

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第10题

下面对浅层学习和深度学习描述不正确的是（）

A、K-means聚类是一种浅层学习方法

B、线性回归分析是一种浅层学习方法

C、包含了若干隐藏层的前馈神经网络是一种深度学习方法

D、浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射

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