题目内容
（请给出正确答案）
A.偏置值可以用来度量神经元产生正（负）激励的难易程度
B.偏置值和求和后的输入信号相加
C.神经网络模型中偏置值是固定值
D.偏移值可以影响神经网络模型训练速度
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“下列关于神经网络偏置值的说法正确的有哪些（）。”相关的问题
A.传统的BP网络一般都选用二级网络
B.BP网络是一种后馈网络
C.基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程
D.BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整
A.服务小区及异频异系统邻区重选优先级通过系统消息在小区广播中下发给UE
B.邻区偏置值CellQoffset越大，越难重选到该小区
C.异频邻区的优先级一定和服务小区不同
D.同频邻区的优先级相同
A.取值范围是（0，1]
B.不可以用来做二分类
C.sigmoid函数为饱和型函数。当sigmoid函数输入的值趋于正无穷或负无穷时，梯度会趋近零，从而发生梯度弥散现象
D.Sigmoid函数不适用于自变量和Logistic概率是线性关系的情况
A.①
B.①③
C.①②
D.②
A.9000001
B.9000100
C.27000001
D.27000100
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.PAIStudio中可以直接进行模型在线部署
B.PAIStudio中可以进行实验离线调度
C.PAIStudio中可以进行Notebook开发
D.PAIStudio中可以对管数进行自动调参
E.PAIStudio中可以拖拽神经网络组件
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
A.增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B.增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C.减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D.减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
A.Word2vec是无监督学习
B.Word2vec利用当前特征词上下文信息实现词向量编码，是语言模型的副产品
C.Word2vec能够表示词汇之间的语义相关性
D.Word2vec没有使用完全的深度神经网络
E.Word2vec可以采用负采样的技术在大词表上优化计算
