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"多层感知器"相关考试题目
1.
多层感知器使用了线性回归方程，不属于神经网络模型模型。
2.
人工智能领域的研究，始终是围绕模拟人类思维而展开，利用（ ）替代人体感官，依托通讯设施传输信息，研人多层感知器的人工神经网络来模拟人脑功能，从而实现信息采集、信息整理、信息加工、信息升华。
3.
加拿大科学家辛顿教授（Geoffrey Hinton）发明了适用于多层感知器的反向传播算法，有效解决了非线性分类和学习的问题
4.
bankloan.sav 对银行客户通过多层感知器构建神经网络模型,绘制的ROC曲线下面积现实模型分类预测诊断准确度( )。(填写较高或者较低)
5.
只要隐层和隐层单元数足够多,多层感知器网络可实现任何模式分类。
6.
深度学习之父杰弗里辛顿提出了一种适用于多层感知器的反向传播算法，称为（）
7.
人工智能领域的研究,始终是围绕模拟人类思维而展开,利用( )替代人体感官,依托通讯设施传输信息,利用多层感知器的人工神经网络来模拟人脑功能,从而实现信息采集、信息整理、信息加工、信息升华。
8.
多层感知器可以模拟任何复杂的函数
9.
多层感知器解决线性不可分问题的原理是（ ）
10.
深度学习源于人工神经网络的研究，含较多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。
11.
bankloan.sav对银行客户数据通过多层感知器构建神经网络模型，编号为6的客户的预测结果是。（填写0或者1，0代表不违约，1代表违约）/js/editor20150812/dialogs/attachment_new/fileTypeImages/icon_
12.
辛顿（Hitton）成功应用BP算法来训练多层感知器，很好地解决非线性分类问题
13.
多层感知器是感知器的推广,克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。( )
14.
多层感知器中第二个隐层的节点对应的判决域是以下哪项？
15.
多层感知器只允许调节一层的()。
16.
人工智能模拟人类思维的感觉、知觉、意识、决策过程，可以粗略地构建（ ）等多层感知器
17.
多层感知器可允许调节多层的连接权。
18.
在用于分类问题时，单层感知器只能解决线性可分问题问题，而多层感知器可以解决线性不可分问题，这是因为多层感知器中加入了隐层。
19.
以下关于多层感知器神经网络的说法,错误的是
20.
手写数字识别采用简单的多层感知器,一共有三层,两个大小为100的隐层和一个大小为10的输出层,因为MNIST数据集是手写0到9的灰度图像,类别有10个,所以最后的输出大小是10。
21.
多层感知器可以解决逻辑“异或”问题
22.
多层感知器只允许调节一层的连接权。
23.
bankloan.sav 对银行客户数据通过多层感知器构建神经网络模型,编号为6的客户的预测结果是( )。(填写0或者1,0代表不违约,1代表违约)
24.
可以用有多个输出节点的多层感知器网络来实现多类分类
25.
在多层感知器中,隐含层只能有一层。
26.
一般的多层感知器包含几种类型层次的神经元 ( )。
