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更多“神经网络中的神经元的通用模型包括以下哪些基本元素（）。”相关的问题
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.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
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
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.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
A.RNN的隐层神经元的输入包括其历史各个时间点的输出
B.RNN比较擅长处理时序数据，例如文本的分析
C.在各个时间点，RNN的输入层与隐层之间、隐层与输出层之间以及相邻时间点之间的隐层权重是共享的，因为不同时刻对应同一个网络
D.RNN的损失函数度量所有时刻的输入与理想输出的差异，需要使用梯度下降法调整参数不断降低损失函数
假定在神经网络中的隐藏层中使用激活函数x。在特定神经元给定任意输入，得到输出「-0.0001」。x可能是以下哪一个激活函数？（）
A.ReLU
B.tanh
C.SIGMOID
D.以上都不是
A.ReLU
B.tanh
C.Sigmoid
D.以上都有可能
A.teatures：训练数据集特征值
B.labels：训练数据集标记值
C.epochsize：训练轮数
D.batchsize：训练批次大小
