创造了神经网络反向传播算法（BP算法）的是（）?

A、正确

B、错误

A、增强图像

B、简化图像

C、特征提取

D、图像处理

A、增强图像

B、简化图像

C、特征提取

D、图像处理

A、标准BP算法每次仅针对一个训练样例更新连接权和阈值

B、BP神经网络经常遭遇过拟合

C、早停策略可用来缓解BP网络的过拟合问题

D、晚停策略可用来缓解BP网络的欠拟合问题

A、CNN和RNN都属于神经网络，因此二者的训练方式完全一致，均采用BP算法。

B、CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。

C、在同一个网络中，CNN结构和RNN结构不能同时使用。

D、CNN适用于图像处理，而RNN适用于序列数据处理。

A、权值和阈值的更新

B、信号的前向传播

C、误差的逆向传播

D、包含以上三个阶段

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

A、卷积神经网络

B、递归神经网络

C、残差网络

D、xgboost算法

A、聚类分析

B、回归分析

C、神经网络

D、决策树算法

是

否

A、逻辑回归

B、神经网络

C、SVM算法

D、C4.5算法