题目内容
（请给出正确答案）
A.一种竞争学习型的无监督神经网络
B.将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构
C.SOM寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重
D.输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间
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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
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D.能够基于AI深度神经网络算法智能检测威胁
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
A.人工智能指的是真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器
B.阿尔法围棋的核心系统属于基于神经网络的深度学习，过大量数据分析学习棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打击点来击败对手
C.人工智能、机器学习与深度学习是相对独立的，它们之间没有必然的联系
D.神经网络是目前人工智能领域的研究热点之一，是一种模拟动物神经网络行为特征，进行并行信息处理的算法模型
神经网络模型（Neural Network）因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元（Neuron）组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的（）。
A.每个神经元有一个输入和一个输出
B.每个神经元有多个输入和一个输出
C.每个神经元有一个输入和多个输出
D.每个神经元有多个输入和多个输出
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.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
