1. 用IRIS数据集，7:3分成训练集和测试集，采用BP神经网络实现分类，并计算测试集错误率 2. 用手写数字集作为数据集，3:1分成训练集和测试集，采用BP神经网络实现分类，并计算测试集错误率

A、损失函数

B、隐含层个数

C、输入层神经元个数

D、输出层的输出值

A、采用误差反向传播的负梯度下降算法调整网络权值

B、BP网络是一种前向网络结构

C、神经网络的层内之间不存在连接

D、前一层的神经元和后一层的神经元存在部分连接关系

A、BP网络是是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。

B、BP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。

C、在BP算法中数据流的正向传播时，数据的传播方向是输入层→隐层→输出层。

D、在BP算法中数据的正向传播和误差的反向传播是同时进行的。

A、卷积神经网络只能用于图像分类，不能用于文本分类，没有相关文献

B、使用卷积神经网络进行句子分类，一般将句子中每个词表示为固定长度的向量，这样句子就可以表示为矩阵，从而使得在结构上与图像类似，并在后续进行卷积等处理

C、图像处理应用中，卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域，而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行（几个词）。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等

D、使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类，卷积提取的特征与采用n-gram模式提取的特征类似

A、反馈型

B、前馈型

C、同步型

D、异步型