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A.損失函數(shù)是對每個輸入的預測值與真實值的差異計算總和
B.透過梯度下降一定可以找到降低損失函數(shù)的最佳解
C.損失函數(shù)的變量是可以調(diào)整的參數(shù)
D.訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是透過參數(shù)的調(diào)整來降低損失函數(shù)
E.梯度下降是降低損失函數(shù)的一種算法

A.傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指全鏈接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
B.全鏈接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也叫標準神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
C.標準神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常稱為NN（neuralnetwork）
D.全鏈接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個神經(jīng)元都會跟前后層的神經(jīng)元相連
E.每個神經(jīng)元內(nèi)部的計算架構(gòu)都不一樣