人工神经网络的层数增加会出现梯度消失现象，其本质原因是（）。

A. 各层误差梯度相加导致
B. 各层误差梯度相减导致
C. 各层误差梯度相乘导致
D. 误差趋于饱和

卷积层的主要作用是（ ）

A. 提取图像特征
B. 降低输入维度
C. 解决梯度消失和梯度爆炸问题
D. 进行某种非线性变换

知识可以从以下哪几个维度来进行分类（ ）。

A. 是否可统计
B. 是否可计算
C. 是否可推理
D. 是否可被人理解

人工神经网络由许多神经元构成，M-P模型的主要特征包括（ ）。

A. 多输入单输出
B. 对输入加权求和
C. 具有树突和轴突
D. 具有激活函数

卷积神经网络的结构主要包括（ ）。

A. 卷积层
B. 池化层
C. 全连接层
D. 输入层

人工神经网络的层数是固定的，每层的神经元个数是不固定的

A. 对
B. 错

BP神经网络的误差是从前往后传播的

A. 对
B. 错

卷积神经网络的层数一般超过三层

A. 对
B. 错

感知机是如何实现从数据中学习的？

什么是梯度，什么是梯度的方向？