题目内容

以下关于感知器的说法错误的是（）。

A. 单层感知器可以解决异或问题
B. 感知器分类的原理是就是通过调整权重使两类不同的样本经过感知机模型后的输出不同
C. 单层感知器只能针对线性可分的数据集分类
D. 学习率可以控制每次权值调整力度

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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