神将网络训练时，常会遇到很多问题，对于梯度消失问题，我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题?

A. BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐藏层进行参数更新的方法$;$BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数$;$对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小$;$在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数

A. EASY原则$;$READ原则$;$BASE原则$;$BASIC原则

A. 数据搜查$;$数据检查$;$数据探查

A. 对$;$
错

A. 由实入虚$;$由虚馈实$;$由虚入实$;$由实馈虚

A. 自然语言系统
$;$机器学习
$;$专家系统
$;$人类感官模拟

A. 熵越大，不确定性越大，信息量也就越大$;$信息增益越大，表示某个条件熵对信息熵减少程序越大，也就是说，这个属性对于信息的判断起到的作用越大$;$Gini指数越大，不纯度越小，越容易区分，越不容易分错$;$熵权法是一种客观赋权法，因为它仅依赖于数据本身的离散性