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训练循环神经网络的算法是BPTT。（）

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第1题

多隐层神经网络可以直接用经典算法进行训练。（)

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第2题

循环神经网络BPTT算法，同一个权重参数，在每个时刻上，都调整一次。（）

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第3题

循环神经网络的并发性，比卷积神经网络好。（）

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第4题

构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入，循环神经网络有反馈连接。（)

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第5题

常用的双向循环神经网络，不同方向的神经元，彼此相连。（）

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第6题

神经网络算法不需要考虑变量是否共线，因此比逻辑回归的实施应用要简单很多（）

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第7题

在训练神经网络时，损失函数在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是学习率太低。（)

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第8题

深度学习的神经网络模型是“一个更强大、更通用、更消耗训练数据的建模方法，这个方法的强大之处

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第9题

在卷积神经网络训练时，可以A输入进行旋转、平移、缩放等操作，从而提高模型泛化能力。（）

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第10题

循环神经网络理论上可以记住之前所有步的输入，但实际网络一般只记住前几步的输入。（）

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