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相关试题
- 1.多层感知机解决线性不可分问题的原理是
- 2.关于多层神经网络，下列说法错误的是______。选项： A:多层神经网络可以解决线性不可分的问题 ; B:输出层和隐含层都是具有计算能力的功能; C:多层神经网络是指增加了隐含层的神经网络; D:规模大且复杂的多层人工神经网络可以代替人类的大脑
- 3.如下关于支持向量机的描述选项中，描述正确的是？ 选项： A:支持向量机利用线性核函数实现高维空间中的非线性不可分问题和低维空间的线性可分问题之间的转换 B:支持向量机的基本模型是一种特征空间上的间隔最大的线性分类器 C:支持向量机只支持线性分类 D:支持向量机只支持非线性分类
- 4.什么是线性可分问题和线性不可分问题？支持向量机如何解决线性不可分问题的？
- 5.下面关于神经网络的说法中正确的是 选项： A、单个感知器可以实现线性分类。 B、神经元是神经网络的基本组成单元。 C、多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。 D、多个感知器可以解决非线性问题的分类。
- 6.下面关于神经网络的说法中正确的是选项： A:单个感知器可以实现线性分类。 B:神经元是神经网络的基本组成单元。 C:多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。 D:多个感知器可以解决非线性问题的分类。
- 7.【判断题】 (10分) 只拥有一层功能神经元（能进行激活函数处理）的感知机学习能力依然很强，能解决异或这样的非线性可分问题。 选项： A:错 B:对
- 8.当样本在原始空间线性不可分时,可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分
- 9.A.感知机由输入层和输出层组成B.感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型C.感知机可以对异或问题进行求解D.感知机是最简单的人工神经网络模型
- 10.【判断题】当样本在原始空间线性不可分时,可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分。
- 11.为什么SVM要引入核函数？A.将样本从原始空间映射到一个更低维的特征空间B.将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间C.使得样本在高维特征空间内线性不可分。D.使得样本在高维特征空间内线性可分。
- 12.线性支持向量机通过软间隔最大化将线性可分问题扩展到线性不可分问题。A.正确B.错误
- 13.下面关于感知机的说法中,错误的是() 选项： A、感知机由输入层和输出层组成 B、感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型 C、感知机可以对异或问题进行求解 D、感知机是最简单的人工神经网络模型
- 14.【判断题】当样本在原始空间线性不可分时,可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分。选项： A:正确; B:错误
- 15.多层感知机（MLP）在没有sigmoid激活函数的情况下能解决非线性问题
- 16.下面关于感知机的说法中,错误的是( )A.感知机由输入层和输出层组成B.感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型C.感知机可以对异或问题进行求解D.感知机是最简单的人工神经网络模型
- 17.以下关于感知机模型说法错误的是( ) 选项： A: 感知器学习的基本思想:神经单元之间连接权的变化正⽐于输出单元期望输出与实际的输出之差 B: 感知机能够求解异或问题 C: 感知器模型由输⼊层和输出层两层构成,不失⼀般性 D: 感知机的本质是⼀种适合⽤于将某些数据分为两种类型的线性分类模型
- 18.以下关于感知机模型错误的是（）？ 选项： A、感知器模型由输入层和输出层两层构成,不失-般性。 B、感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型。 C、感知机能够求解异或问题。 D、感知器学习的基本思想:神经单元之间连接权的变化正比于输出单元期望输出与实际的输出之差。
- 19.零均值归一化是怎么做的A.原始数据进行线性变换B.使 结果映射到[0, 1]的范围C.实现对原始数据的等比缩放D.将原始数据映射到均值为 0、标准差为1的分布上
