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第2题
为什么在上RNN（循环神经网络)可以应用机器翻译将英语翻译成法语（)
A.因为它可以被用做监督学习
B.严格意义上它比卷积神经网络(CNN)效果更好
C.它比较适合用于当输入/输出是一个序列的时候(例如.一个单词序列)
D.RNNs代表递归过程.想法-＞编码-＞实验-＞想法-＞…
第8题
以下关于神经网络的说法错误的是？（)
A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题
B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
第9题
关于模型参数（权重值)的描述，正确的说法是哪些（)？
A.每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小
B.训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
C.在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少
D.模型参数量越多越好，但没有固定的对应规则
