题目内容

支持向量机（SVM）在向量空间构造超平面，以区分不同类别的样本。以下叙述正确的是（）。

A. 所谓支持向量，就是距离超平面最近的样本
B. 所谓最优超平面，就是指间隔最小的超平面
C. 两个平行的超平面可以区分空间中3类以上样本
D. .以上都不对

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以下关于感知器的说法错误的是（）

A. 感知器模型的关键，就是通过调整权重使一类样本可以激活神经元，而另一类则不会
B. 一层感知器只能针对线性可分的数据集分类，无法解决异或（XOR）问题
C. 权重调整采用“奖惩分明”策略，即对于能够准确判断样本类型的权重，提高当前权重比例，反之则降低当前权重比例
D. 感知器模型中的激活函数是二值函数时，损失函数是可导的

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BP（后向传播）神经网络是一种多层前向（前馈）网络。以下关于“前向”、“后向”的说法正确的有（）。

A. 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层，输出误差由输出层反向传回至输入层
B. 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层，输出误差由输出层反向传回至各隐藏层
C. 网络的输入由输入层前向传至隐藏层，输出误差由输出层反向传回至隐藏层
D. 网络的输入由输入层前向传至隐藏层，输出由输出层反向传回至各隐藏层

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