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- 1.神经网络中梯度下降法的训练步骤通常如何？1. 根据样本预测值和真实值之间的误差，计算损失函数2. 迭代更新，直到模型整体误差小于阈值或者达到预定的迭代次数3. 把样本输入给模型，得到预测值4. 初始化模型的参数，如权重和偏差等5. 反向传播，按照梯度下降的方向改变神经元相应的权重值 选项： A、1, 2, 3, 4, 5 B、5, 4, 3, 2, 1 C、3, 2, 1, 5, 4 D、4, 3, 1, 5, 2
- 2.神经网络中梯度下降法的训练步骤通常如何？1. 根据样本预测值和真实值之间的误差，计算损失函数2. 迭代更新，直到模型整体误差小于阈值或者达到预定的迭代次数3. 把样本输入给模型，得到预测值4. 初始化模型的参数，如权重和偏差等5. 反向传播，按照梯度下降的方向改变神经元相应的权重值A.1, 2, 3, 4, 5B.5, 4, 3, 2, 1C.3, 2, 1, 5, 4D.4, 3, 1, 5, 2
- 3.中国大学MOOC: 神经网络中梯度下降法的训练步骤通常如何？1. 根据样本预测值和真实值之间的误差，计算损失函数2. 迭代更新，直到模型整体误差小于阈值或者达到预定的迭代次数3. 把样本输入给模型，得到预测值4. 初始化模型的参数，如权重和偏差等5. 反向传播，按照梯度下降的方向改变神经元相应的权重值
- 4.梯度下降算法的正确步骤是什么？1. 计算预测值和真实值之间的误差2. 迭代更新，直到找到最佳权重3. 把输入传给网络，得到输出值4. 初始化随机权重和偏差5. 对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差 选项： A:4, 3, 1, 5, 2 B:1, 2, 3, 4, 5 C:5, 4, 3, 2, 1 D:3, 2, 1, 5, 4
- 5.梯度下降算法的正确步骤是什么？1. 计算预测值和真实值之间的误差2. 迭代更新，直到找到最佳权重3. 把输入传给网络，得到输出值4. 初始化随机权重和偏差5. 对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差选项： A:4, 3, 1, 5, 2 B:1, 2, 3, 4, 5 C:5, 4, 3, 2, 1 D:3, 2, 1, 5, 4
- 6.梯度下降算法的正确步骤是什么？1. 计算预测值和真实值之间的误差2. 迭代更新，直到找到最佳权重3. 把输入传给网络，得到输出值4. 初始化随机权重和偏差5. 对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差 选项： A、1, 2, 3, 4, 5 B、5, 4, 3, 2, 1 C、3, 2, 1, 5, 4 D、4, 3, 1, 5, 2
- 7.梯度下降算法的正确步骤是什么？1.计算预测值和真实值之间的误差 2.迭代跟新，直到找到最佳权重3.把输入传入网络，得到输出值4.初始化随机权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差 选项： A:3, 2, 1, 5, 4 B:5, 4, 3, 2, 1 C:1, 2, 3, 4, 5 D:4, 3, 1, 5, 2
- 8.梯度下降算法的正确步骤应该是什么？对于下述的1-5按正确顺序排序 _______（ ）1.计算预测值和真实值之间的误差2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值3.把输入传入网络，得到输出值4.用随机值初始化权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差选项： A:1, 2, 3, 4, 5 B:5, 4, 3, 2, 1 C:3, 2, 1, 5, 4 D:4, 3, 1, 5, 2
- 9.梯度下降算法的正确步骤是什么？1. 计算预测值和真实值之间的误差2. 迭代更新，直到找到最佳权重3. 把输入传入网络，得到输出值4. 初始化随机权重和偏差5. 对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差A.12345B.54321C.3 2154D.43152
- 10.梯度下降算法的正确步骤是什么？1. 计算预测值和真实值之间的误差2. 迭代更新，直到找到最佳权重3. 把输入传入网络，得到输出值4. 初始化随机权重和偏差5. 对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差选项： A:12345; B:54321; C:32154; D:43152
- 11. (单选题)梯度下降算法的正确步骤是什么？1. 计算预测值和真实值之间的误差2. 迭代更新，直到找到最佳权重3. 把输入传入网络，得到输出值4. 初始化随机权重和偏差5. 对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差 选项： A: 12345 B: 54321 C: 32154 D: 43152
- 12.梯度下降算法的正确步骤是什么?1.计算预测值和真实值之间的误差2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值3.把输入传入网络，得到输出值4.用随机值初始化权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的(权重)值以减小误差 B 选项： A: l.2.3.4.5 B: 5.4.3.2.1 C: 3.2.1.5.4 D: 4.3.1.5.2
- 13.梯度下降法求函数极值算法步骤正确的是（）(1) 给定初始点x0、阈值和学习率(2) 计算函数在该点的导数(3) 如果插值小于阈值则找到极值点，否则重复前3步(4) 根据梯度下降更新公式得到下一个x点(5) 计算更新前后两点函数值的差值选项： A: (1)(2)(4)(3)(5); B:(2)(1)(5)(3)(4); C:(1)(2)(4)(5)(3); D: (1)(2)(5)(4)(3)
- 14.（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小 选项： A:A.损失函数 B.梯度下降 C.反向传播 D.优化函数 B:2 C:3 D:4
- 15.在感知机中（Perceptron）的任务顺序是什么？ 1.初始化随机权重 2.去到数据集的下一批（batch） 3.如果预测值和输出不一致，改变权重 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
- 16.在感知机中（Perceptron）的任务顺序是什么？1. 初始化随机权重2. 处理数据集的下一批3. 如果预测值和输出不一致，改变权重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
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17.在感知机中（Perceptron）的任务顺序是什么？ 1.初始化随机权重 2.去到数据集的下一批（batch） 3.如果预测值和输出不一致，改变权重 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
- 18.()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。 选项： A:损失函数 B:优化函数 C:反向传播 D:梯度下降 E: F:A G:1
- 19.（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小? 损失函数梯度下降反向传播优化函数
- 20.用形容词填空。注意：使形容词与名词关系一致。хороший новый красивый маленький русский 1. У меня есть ____________________ друг.2. Моя подруга ___________________ девушка.3. Это наш _______________________ переводчик.4. У них есть _____________________ дети.5. Это ваш ____________________ студент. 选项： A、1. красивое2. новый 3. маленький4. русские5. хорошая B、1. хороший2. красивая 3. новый4. маленькие5. русский C、1. новый2. маленькая 3. хорошие4. красивые5. русский
