题目内容
（请给出正确答案）
A.是2006 年首次提出的
B.学习规则是梯度下降法
C.通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小
D.不会陷入局部最优点
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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
A、如果参数较多，则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合
B、参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上
C、可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用，即可以把参数看成是卷积提取特征的方式，该方式与位置无关
D、参数越多，才能避免过拟合，减少参数容易导致过拟合
A、循环神经网络通常被用于处理序列数据
B、LSTM网络是对简单RNN网络的改进
C、循环神经网络不需要激活函数
D、循环神经网络中之前时间步的输出会影响后续时间步的输出
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
B、多层的非全互连的反馈型神经网络
C、单层的非全互连的反馈型神经网络
D、多层的全互连的反馈型神经网络
A、RNN是具有整体浅层结构，局部深层结构的网络
B、RNN整个网络的输入端仅接受1帧数据
C、添加了“时间”的概念，若干帧数据依次送入网络处理
D、添加“时间”之间的状态反馈
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