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题目内容
（请给出正确答案）
A.随机赋值，祈祷他们是正确的
B.搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C.赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重
D.以上说法都不正确
答案
更多“在一个神经网络里，知道每一个神经元的权值和偏差值是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是（）。”相关的问题
第1题
A.搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值
B.赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重
C.随机赋值
D.以上都不正确的
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.根据人工经验随机赋值
B.搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C.赋予一个初始值，然后迭代更新权重，直至损失函数取得极小
D.下一层神经元继承上一层神经元的权重和偏差
第4题
A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练，之后取所有值的平均值，而不只是训练单个DNN
B.DNN网络将Dropout率设置为p，也就是说，一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时，无论输入或者相关的参数是什么，它的输出值就会被设置为0
C.丢弃的神经元在训练阶段，对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因，所以每一次训练，它都像是在训练一个新的网络
D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术（比如MaxNorm）一起使用，来防止神经网络的过拟合
第5题
A.神经元感知器是一种简单的前馈式神经网络
B.神经元感知器可以接收n个输入，对应n个权重值
C.神经元感知器接收的n个输入对应n个偏置值
D.神经元感知器经过激活函数变换后输出结果
第6题
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.每个神经元可以有一个输入和一个输出
B.每个神经元可以有多个输入和一个输出
C.每个神经元可以有一个输入和多个输出
D.上述都正确
第7题
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
第8题
A.9000001
B.9000100
C.27000001
D.27000100
第10题
A.660，45
B.3200，45
C.16000，48
D.3000，32
