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- 1.在手写数字识别的例子中，若输入的图片为长和宽都是14像素的灰度图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是____维的，输出层是____维的。A.784,10B.196,10C.784,1D.196,1
- 2.手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的
- 3.在手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。
- 4.在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。
- 5.在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是素的图片,输出判断数字概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。
- 6.在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是素的图片,输出判断数字概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。
- 7.在手写数字识别的例子中，若输入的图片为长和宽都是14像素的灰度图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是____维的，输出层是____维的。 选项： A、784,10 B、196,10 C、784,1 D、196,1
- 8.手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。 选项： A:784 B:10 C:$28 D:10
- 9.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是 28 像素的图片，输出判断数字 0-9 的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。选项： A:28；10; B:28；1; C:784；1; D:784；10
- 10.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。选项： A:784；10; B:28；10; C:784；1; D:28；1
- 11. 在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是维的，输出层是维 选项： A、 784；1 B、 784；10 C、 28；10 D、 28；1
- 12.在第五章手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。 选项：A:28;10,B:784;1,C:28;1,D:784;10
- 13.在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。 选项：A、784;10 B、28;10 C、784;1 D、28;1
- 14.在第五章手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。A、784；10B、28；10C、784；1D、28；1
- 15.在第五章手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是( )维的，输出层是( )维的。 选项：A、784;10 B、28;10 C、784;1 D、28;1
- 16.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的 选项： A:28,10 B:28,1 C:784,10 D:784,1 E:nan
