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感知机中,通过学习来调整权值,以使网络对任何的输入都能得到期望的输出。( )
选项:
A:错
B:对
通过学习
以使
权值
发布时间:
2024-05-09 21:21:34
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感知机中,通过学习来调整权值,以使网络对任何的输入都能得到期望的输出。( )选项: A:对 B:错
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学习的目的是调整权值,以使网络对任何的输入都能得到期望的输出。理想的情况是输入和输出一致,这样,学习后的模型再用于处理数据时就可以得到比没有学习的模型相对更加精确的结果。( )
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在感知机中(Perceptron)的任务顺序包含哪些A.随机初始化感知机的权重B.去到数据集的下一批C.如果预测值和输出不一致,则调整权重D.对一个输入样本,计算输出值
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在感知机中(Perceptron)的任务顺序是什么()①随机初始化感知机的权重②去到数据集的下一批(batch)③如果预测值和输出不一致,则调整权重④对一个输入样本,计算输出值 选项: A: 1, 2, 3, 4 B: 4, 3, 2, 1 C: 3, 1, 2, 4 D: 1, 4, 3, 2
12.
下列关于BP神经网络的描述,错误的是( )。选项: A:BP神经网络的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。 B:基本BP算法经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值),训练即告停止。 C:计算误差输出时按从输出到输入的方向进行 D:调整权值和阈值按从输出到输入的方向进行
13.
(单选题,3.9 分)在感知机中(Perceptron)的任务顺序是什么? 选项: A:1, 2, 3, 4 B:4, 3, 2, 1 C:3, 1, 2, 4 D:1, 4, 3, 2①随机初始化感知机的权重② 去到数据集的下一批(batch)③如果预测值和输出不一致,则调整权重④对一个输入样本,计算输出值
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(单选题,3.6 分)在感知机中(Perceptron)的任务顺序是什么? 选项: A:1, 2, 3, 4 B:4, 3, 2, 1 C:3, 1, 2, 4 D:1, 4, 3, 2① 随机初始化感知机的权重② 去到数据集的下一批(batch)③ 如果预测值和输出不一致,则调整权重④ 对一个输入样本,计算输出值
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【多选题】BP神经网络学习算法最核心的三部分是:() A. 权值调整 B. 输出层连接权调整 C. 隐层连接权调整 D. 输入层连接权调整
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以下有关BP网络说法错误的是( ) 选项: A:BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层,又称为多层前馈网络 B:反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值,使误差信号最小 C:正向传播是输入信息由输入层传至隐层,最终在输出层输出 D:BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整
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