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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

在神经网络内模控制结构中，神经网络辨识器用来获得()。

A.被控对象的正模型

B.被控对象的逆模型

C.线性滤波器

D.控制器

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更多“在神经网络内模控制结构中，神经网络辨识器用来获得()。”相关的问题

第1题

以下哪几种神经网络场景适合使用TensorFlow中的神经网络模块进行开发（）。

A.多层感知机

B.深层网络分类器

C.深层网络回归器

D.循环神经网络

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第2题

在下列关于生成对抗网络的训练的说法中，描述正确的是（）。

A.判别器模型梯度更新依赖于生成器模型

B.生成器模型梯度更新依赖于判别器模型

C.根据输入数据的特征，预测输入数据的标签

D.生成器和判别器不可以是神经网络模型

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第3题

神经网络中的哪一部分是神经元的基本模型（）。

A.预测器

B.分类器

C.神经连接

D.感知器

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第4题

为了加速神经网络模型训练时的收敛效率，应该调整TensorFlow中以下哪些操作（）。

A.调整损失函数

B.调整优化器

C.调整神经网络层数

D.调整训练轮数

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第5题

在使用Tensorflow2.0神经网络模块nn开发神经网络模型时，以下哪些时模型开发时需要进行定义的（）。

A.网络结构

B.网络权重参数

C.优化器

D.定义储存方法

E.Estimator

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第6题

在使用TensorFlow神经网络模块nn开发神经网络模型时，以下哪些步骤是开发时需要操作的（）。

A.定义网络结构

B.定义网络权重参数

C.定义优化器

D.定义损失函数

E.定义Estimator

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第7题

（）在训练的每一轮都要检查当前生成的基学习器是否满足基本条件。

A.支持向量机

B.Boosting算法

C.贝叶斯分类器

D.神经网络

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第8题

递归神经网络不允许网络中出现环形结构。（）

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第9题

关于神经网络中经典使用的优化器，以下说法正确的是？（）

A.Adam的收敛速度比RMSprop慢

B.相比于SGD或RMSprop等优化器，Adam的收敛效果是最好的

C.对于轻量级神经网络，使用Adam比使用RMSprop更合适

D.相比于Adam或RMSprop等优化器，SGD的收敛效果是最好的

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第10题

以下关于神经网络的说法错误的是（）。

A.递归神经网络不允许网络中出现环形结构

B.减少神经网络层数，可能会降低测试集分类错误率

C.循环神经网络适合处理序列数据

D.卷积神经网络可以应用于图像分类

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第11题

在图像智能处理的医疗影像应用场景中，阿里巴巴达摩院提出了以下哪些创新技术（）。

A.基于原子卷积的空间金字塔池化

B.亚像素卷积

C.多特征融合

D.基于Trabsform结构的新型神经网络模型

E.基于深度学习的文本向量表示

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