第4次深度学习人工神经网络（答案）

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在PyTorch实现回归模型的例子中，为了消除不同特征之间的量纲差异，使得各个特征在数值上具有可比性，从而提高模型的训练效果，使用了哪一个步骤？

在神经网络的训练中，优化器（Optimizer）的主要作用是什么？

深度学习是人工智能领域的（）。

深度学习、机器学习和人工智能的关系是（）。

（）不是深度学习常用的激活函数。

在深度学习中，通常使用哪种类型的损失函数处理分类问题？（）

深度学习和传统机器学习的主要区别是（）。

以下哪一项不是人工神经元的组成部分？

在训练神经网络时，以下哪种梯度下降算法在每次参数更新时，使用的是一个大小适中的样本批次来计算梯度？

以下关于ReLU激活函数的描述哪一项是正确的？

单层感知器因其结构过于简单和局限性，无法处理复杂的任务。（）

前向传播是神经网络中信息从输入层到输出层传递的过程，信息在网络中是双向流动的。（）

在神经网络中，激活函数的主要作用是引入非线性性质，使得网络能够学习和表示更复杂的模式和关系。（）

Tanh函数与Sigmoid函数相比，其优点之一是输出结果的均值接近于0，这有助于模型的训练。（）

与传统机器学习方法相比，深度学习模型通常对数据规模要求相对较低。（）

深度学习使用__来处理数据。

深度学习的应用非常广泛，包括__、__等。

深度学习中常用的激活函数包括__、__等。

深度学习中常用的损失函数包括__、__等。

深度学习的核心是__。

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