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符号主义学派的原理是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。()

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第1题
实现Hopfield神经网络联想记忆的关键是网络到达记忆样本能量函数极小点时,确定网络的神经元间连接权值和阈值等参数。()
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第2题
符号主义学派认为人工智能的核心是()。

A.知识工程

B.知识表示

C.知识图谱

D.知识推理

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第3题
符号主义学派也可称为()学派。

A.结构模拟

B.功能模拟

C.控制论

D.逻辑模拟

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第4题
“谷歌虚拟大脑”是模拟人脑细胞之间的相互交流、影响而设计的。通过模拟人脑中相互连接、相互沟通、相互影响的“神经元”,由1000台计算机、16000个处理器、10亿个内部节点相连接,形成一个“神经网络”,当有数据被送达这个神经网络的时候,不同神经元之间的关系就会发生改变,这种关系的变化使得该系统对某些特定数据形成反应机制,从而让系统具备学习能力,并且能够在新输入的数据中找出与学到的概念相对应的部分,以达到识别的效果。这段文字重在说明()。

A.谷歌虚拟大脑与人脑的相似性

B.谷歌虚拟大脑具备学习能力的原理

C.谷歌虚拟大脑的内在构造极为复杂

D.谷歌虚拟大脑体现了高超的科技水平

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第5题
记忆是不同事物的集合,不论哪种记忆.都是大脑神经网络中的一组神经元(神经细胞)被激发,形成某种

记忆是不同事物的集合,不论哪种记忆.都是大脑神经网络中的一组神经元(神经细胞)被激发,形成某种特定的连通回路。短暂记忆靠神经传导素增强神经元间的信息传递.只能保留几分钟;重复短暂记忆,大脑中的化学信号系统会把一种特殊蛋白质推入神经元的核心.并在那里启动遗传基因合成蛋白质,结果是大脑有了结构性的改变。这就是长期记忆的建立。 由此可以推出:

A.短暂记忆的不断重复是长期记忆建立的必要条件

B.神经元之间的信息传递主要依靠神经传导素来实现

C.神经元的核心在合成蛋白质后就会改变化学信号系统

D.当大脑中形成特定的连通回路时.短暂记忆就形成了

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第6题
神经网络不是机器学习的一种。()
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第7题
关于循环神经网络以下说法错误的是?()

A.循环神经网络可以根据时间轴展开

B.LSTH也是种循环神经网络

C.LSTM无法解决梯度消失的问题

D.循环神经网络可以简写为RNN

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第8题
神经网络的学习是指调整神经网络的连接权值或者结构,使得样本输入数据通过神经网络产生的实际输出与样本期望输出数据基本一致。()
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第9题
对于任意的连续函数f,存在一个三层BP神经网络,该神经网络可以以任意精度拟合函数f。()
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第10题
循环神经网络可以保存种上下文的状态。循环神经网络也有不同的类型,其类开数目是?()

A.4

B.3

C.2

D.5

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第11题
下面有关神经网络的说法,正确的是()?

A.神经网络神经元的输出都是传给其他神经元,不能再反馈回来

B.神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整,使得代价函数极小化

C.均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数(损失函数)

D.神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数

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