深度学习中神经网络类型很多，以下神经网络信息是单向传播的是:

A. join$;$concat$;$split$;$unstack

A. 各类别的先验概率P(C)是相等的
$;$以0为均值，sqr(2)/2为标准差的正态分布
$;$特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量
$;$P(X|C)是高斯分布

A. 模拟图像$;$数字图像$;$黑白图像$;$彩色图像

A. LeNet$;$ResNet$;$VGGNet$;$RNN

A. 特征提取$;$灰度校正$;$加注标签$;$平滑去噪

A. 1
$;$2
$;$3
$;$a

A. 冗余特征是可以通过其他特征推演出来的特征$;$冗余特征是无用的特征$;$冗余特征有时候可以降低学习任务的难度$;$去除冗余特征可以减轻学习过程的负担

A. 一致性或统一性$;$复杂性或重复性$;$歧义性或多义性$;$一致性或多义性