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神经网络的神经元计算是一个线性计算函数。（）
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第1题
A.神经网络可以实现线性分类
B.神经网络可以实现非线性分类
C.神经网络的每层神经元激活函数值阈必须在[-1,1]
D.神经网络的每层神经元激活函数必须相同
第2题
A.神经元节点先计算激活函数，再计算线性函数(z=Wx+b)
B.神经元节点先计算线性函数(z=Wx+b)，再计算激活
C.神经元节点计算函数g，函数g计算(Wx+b)
D.在将输出应用于激活函数之前，神经元节点计算所有特征的平均值
第4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5题
假设我们有一个使用ReLU激活函数（ReLU activation function）的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数（XNOR function）吗？（）
A.能
B.依情况而定
C.不一定
D.不能
第6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7题
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
第8题
A.32
B.643
C.96
D.48
