关于隐神经的说法，哪项错误（）

A、ReLU非线性激活函数的收敛速度比Sigmoid快一些

B、在限制神经元总数的情况下，增加网络的宽度要比增加网络的深度能带来更强的网络表示能力

C、激活函数为Tanh的深层神经网络可以看成一个复合的非线性多元函数

D、输入一个300*300的彩色图，经过10个5*5的卷积核，隐层的参数量为750（包括偏置）

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、在选择神经网络的层数时，隐藏层的层数应该是越少越好。

B、神经网络的模型受到神经元的传递函数、网络结构和连接权值的学习这三个因素的影响。

C、在多层前馈网络中，若隐层节点数量太少，会出现欠学习的问题。

D、在多层前馈网络中，若隐层节点数量太少，会出现过学习的问题。

A.存在于正常人的体表、口腔和粪便中

B.酵母型真菌，外周有肥厚荚膜

C.可形成芽生孢子

D.多为外源性感染，最易侵犯中枢神经系统引起脑膜炎

E.可形成假菌丝

A、当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近输入层的权重难以更新。

B、网络梯度消失可能导致有些权重难以更新，导致网路训练失败。

C、网络梯度消失可以通过改变隐层和输出层的神经元激活函数减弱。

D、网络梯度消失可以通过减少隐层神经元的个数减弱。

A、易陷入局部极小值

B、训练次数多，使得学习效率低，收敛速度慢

C、隐层节点的选取缺乏理论指导

D、训练时新样本的加入对已经学习的样本没啥影响

A、病理特征为老年斑和神经元纤维缠结

B、常起病隐袭，为持续性、进行性病程，无缓解

C、近记忆障碍常为首发症状

D、往往在疾病后期出现人格障碍

E、疾病后期主要为智能的全面减退

A、RNN的隐层神经元的输入包括其历史各个时间点的输出

B、在各个时间点，RNN的输入层与隐层之间、隐层与输出层之间以及相邻时间点之间的隐层权重是共享的，因为不同时刻对应同一个网络

C、RNN比较擅长处理时序数据，例如文本的分析

D、RNN的损失函数度量所有时刻的输入与理想输出（导师值）的差异，需要使用梯度下降法调整参数不断降低损失函数

A. 症状性癫痫由明确的中枢神经系统结构损伤或功能异常所致

B. 特发性癫痫病因不明，未发现结构损伤或功能异常

C. 隐源性癫痫临床表现提示为症状性癫痫，但未找到明确病因

D. 隐源性癫痫与遗传因素密切相关

E. 隐源性癫痫占全部癫痫的60%～70%

B．2

C．3

D．4