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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

下列关于sigmoid激活函数的说法正确的有（）。

A.拥有非对称结构

B.输出全为负值

C.输出全为正值

D.输出全部大于

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更多“下列关于sigmoid激活函数的说法正确的有（）。”相关的问题

第1题

DNN常用的激活函数有（）。

A.sigmoid

B.tanh

C.ReLU

D.以上答案都正确

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第2题

阶跃函数与sigmoid函数均为典型激活函数（）。

A.正确

B.错误

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第3题

在深度学习中，下列对于sigmoid函数的说法，错误的是（）。

A.存在梯度爆炸的问题

B.不是关于原点对称

C.计算exp比较耗时

D.存在梯度消失的问题

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第4题

以下哪一项不属于ReLU系列的激活函数相对于Sigmoid和Tanh激活函数的优点？（）

A.ReLU的单侧抑制提供了网络的稀疏表达能力。

B.ReLU在其训练过程中会导致神经元死亡的问题。

C.从计算的角度上，Sigmoid和Tanh激活函数均需要计算指数，复杂度高，而ReLU只需要一个阈值即可得到激活值。

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第5题

Sigmoid函数作为神经元激活函数的特点是（）。

A.连续但不光滑

B.不连续但光滑

C.连续且光滑

D.不连续且不光滑

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第6题

为什么RNN网络的激活函数要选用双曲正切而不是sigmod呢（）。

A.使用sigmod函数容易出现梯度消失

B.sigmod的导数形式较为复杂

C.双曲正切更简单

D.sigmoid函数实现较为复杂

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第7题

逻辑回归将输出概率限定在[0，1]之间。下列哪个函数起到这样的作用（）。

A.Sigmoid函数

B.tanh函数

C.ReLU函数

D.LeakyReLU函数

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第8题

设计为8层的卷积神经网络AlexNet网络成功使用（）函数，其效果远远地超过了Sigmoid函数。

A.ReLU函数

B.sigmoid函数

C.tanh函数

D.sin函数

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第9题

常见的核函数主要包括（）。

A.多项式核

B.高斯核

C.线性核

D.拉普拉斯核

E.Sigmoid核

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第10题

关于梯度消失和梯度消失，以下说法正确的是：（）。

A.根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0

B.可以采用ReLU激活函数有效的解决梯度消失的情况

C.根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于无穷大

D.可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解梯度爆炸

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第11题

下列关于Python中的函数的说法，正确的是（）。

A.函数用关键字function定义

B.函数定义时，函数的主体内容应与定义语句开头对齐

C.polynomial（x=1，2，z=3）的传递参数的方法是正确的

D.默认参数值可以在传递参数时修改

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