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向量化允许您在L层神经网络中计算前向传播，而不需要在层（l=1,2，…，L)上显式的使用for-loop（或任何其他显式迭代循环)。（)
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更多“向量化允许您在L层神经网络中计算前向传播，而不需要在层(l=1,2，…，L)上显式的使用for-loop(或任何其他显式迭代循环)。()”相关的问题
第1题
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
第2题
A.关于神经网络,著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念
B.MP模型的提出标志着神经计算时代的开始
C.人工神经网络的基本模型有:单层前向神经网络和隐层前向神经网络
D.人脑神经系统的基本单元是神经元,一般所说的神经元是双极神经元,由细胞体、一个轴突和若干树突组成
第3题
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
第8题
A.捕捉过滤器(CaptureFilters)：用于决定将什么样的信息记录在捕捉结果中。需要在开始捕捉前设置
B.显示过滤器(DisplayFilters)：在捕捉结果中进行详细查找。他们可以在得到捕捉结果后随意修改
C.捕捉过滤器是数据经过的第一层过滤器，它用于控制捕捉数据的数量，以避免产生过大的日志文件
D.显示过滤器是一种更为强大(复杂)的过滤器。它允许您在日志文件中迅速准确地找到所需要的记录
第10题
A.28
B.21
C.20
D.18
