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（请给出正确答案）
A.一种竞争学习型的无监督神经网络
B.将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构
C.SOM寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重
D.输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间
答案
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第1题
A.决策树、对数回归、关联模式
B.K均值法、SOM神经网络
C.Apriori算法、FP-Tree算法
D.RBF神经网络、K均值法、决策树
第2题
A.能够使用日志采集器和流探针对全网的数据进行采集
B.Agile-Controller DCN下发安全策略到防火墙阻断威胁
C.SecoManager下发安全策略到防火墙阻断威胁
D.能够基于AI深度神经网络算法智能检测威胁
第3题
A.神经网络模拟人的心智
B.神经网络参考人大脑的结构
C.神经网络模拟人的行为方式
D.神经网络模拟人思考方式
第4题
A.隐藏层层数增加，模型能力增加
B.Dropout的比例增加，模型能力增加
C.学习率增加，模型能力增加
D.都不正确
第7题
A.BP神经网络是前馈神经网络
B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的
C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层
D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射
第8题
A.易于理解和解释，可以可视化分析，可观察学习过程，容易提取出规则
B.并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强
C.具备联想记忆的功能，能充分逼近复杂的非线性关系
D.对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力
第9题
A.异构插件(HETERO)实现用多个硬件各自分担一部分推理任务
B.多设备插件(MULTI)来实现多个硬件自动并行计算多个神经网络
C.异构插件是协同不同类型的计算资源
D.异构插件(HETERO)是动态检查各计算设备的利用率
第11题
A.CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。
B.CNN中的池化层用于降低特征图维数，以避免过拟合。
C.CNN由卷积层、池化层和全连接层组成，常用于处理与图像有关的问题。
D.由于卷积核的大小一般是3*3或更大，因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。
