题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
关于SOM神经网络描述错误的是：（）。
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.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.神经网络模拟人的心智
B.神经网络参考人大脑的结构
C.神经网络模拟人的行为方式
D.神经网络模拟人思考方式
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
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.反向传播只能在前馈神经网络中运用
B.反向传播会经过激活函数
C.反向传播可以结合梯度下降算法更新网络权重
D.反向传播指的是误差通过网络反向传播
A.在FPGA硬件下，要求OpenCV运行在CPU或GPU上
B.在VPU硬件下，支持神经网络计算棒
C.在VPU硬件下，不支持macOS操作系统
D.在FPGA硬件下，支持CentOS7.464位
A.线性回归分析是一种浅层学习方法
B.K-means聚类是一种浅层学习方法
C.包含了若干隐藏层的前馈神经网络是一种深度学习方法
D.浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射
