题目内容
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[单选题]
以下关于神经网络的说法错误的是（）。
A.递归神经网络不允许网络中出现环形结构
B.减少神经网络层数，可能会降低测试集分类错误率
C.循环神经网络适合处理序列数据
D.卷积神经网络可以应用于图像分类
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A.递归神经网络不允许网络中出现环形结构
B.减少神经网络层数，可能会降低测试集分类错误率
C.循环神经网络适合处理序列数据
D.卷积神经网络可以应用于图像分类
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A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题
B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
A.卷积神经网络只能处理图像信息
B.卷积神经网络是深度学习的代表算法之一
C.卷积神经网络可以用于遥感图像的分割
D.卷积神经网络不只包含卷积层
A.神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒
B.可以处理冗余特征
C.训练ANN是一个很耗时的过程
D.至少含有一个隐藏层的多层神经网络
A.激活函数都是非线性函数
B.激活函数大多数是非线性函数,少数是线性函数
C.激活函数都是线性函数
D.激活函数部分是非线性函数,部分是线性函数
A.能够使用日志采集器和流探针对全网的数据进行采集
B.Agile-Controller DCN下发安全策略到防火墙阻断威胁
C.SecoManager下发安全策略到防火墙阻断威胁
D.能够基于AI深度神经网络算法智能检测威胁
A.卷积神经网络主要用于目标识别、图像分割等方面
B.循环神经网络主要用于处理序列数据
C.长短时记忆神经网络主要用于处理序列数据
D.长短时记忆神经网络是和循环神经网络完全不同的一种新型神经网络
A.神经网络的工作原理与生物体内的神经元是完全一样的
B.训练神经网络的实质是对复杂函数求参数最优解的过程
C.增加神经网络的层数和增加每层的神经元个数的效果是一样的
D.神经网络只能进行二分类，不能进行更多种类的分类了
下列关于RNN、LSTM、GRU说法正确的是（）。
A.RNN引入了循环的概念
B.LSTM可以防止梯度消失或者爆炸
C.GRU是LSTM的变体
D.RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法，没有区别
A.神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下一层的输入变量
B.神经网络模型建立在多神经元之上
C.神经网络模型中，无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算
D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题
