神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。
如何以神经网络仿真逻辑回归（Logistic Regression）？（）A、输入层节点个数设定为2B、输出层节点个数设定为2C、隐藏层节点个数设定为0D、隐藏层节点个数设定为1
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数据挖掘技术中的神经网络的组织部分不包括（）。A、输入层B、中间层C、隐藏层D、分析层
一个完整的人工神经网络包括（）。A、一层输入层B、多层分析层C、多层隐藏层D、两层输出层
关于特征的隐藏（Suppress）叙述正确的是（）A、可以隐藏挤出（Protrusion）、剪切（Cut）等特征，也可以隐藏基准面、基准点等B、隐藏的特征不从内存中消失，可以重新恢复C、隐藏零件中某些较为复杂的特征，以节省重新生成的时间D、隐藏的特征将永久删除
当倒传递神经网络（BP神经网络）无隐藏层，输出层个数只有一个的时候，也可以看做是逻辑回归模型。
只要有足够的学习数据，就可以将数据群的特征自动提取出来是哪一散发的特点（）A、卷积神经网络B、遗传算法C、后向传播D、神经网络算法
在flash中，关于显示/隐藏层的说法，正确的是：（）。A、单击时间轴中的眼睛图标可以显示/隐藏所有的层B、在时间轴的显示/隐藏列内按住Alt键单击，可同时隐藏所有其他层，而被单击的层本身并不隐藏C、在时间轴的显示/隐藏列内按住Ctrl键单击，可同时隐藏所有其他层，而被单击的层本身并不隐藏D、被隐藏的层不可以被导出
