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相关试题
- 1.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
- 2.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:4, 3, 1, 5, 2 B:3, 2, 1, 5, 4 C:5, 4, 3, 2, 1 D:1, 2, 3, 4, 5
- 3.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
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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:
4, 3, 1, 5, 2
B:3, 2, 1, 5, 4
C:5, 4, 3, 2, 1
D:1, 2, 3, 4, 5
- 5.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
- 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
- 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: 3 2154; D: 43152
- 8.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、 3 2154 D、 43152
- 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）值以减小误差选项： A:12345; B:54321; C:32154; D:43152
- 10. (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
- 11.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
- 12.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
- 13.梯度下降算法的正确步骤是什么？\n1.计算预测值和真实值之间的误差\n2.迭代跟新，直到找到最佳权重\n3.把输入传入网络，得到输出值\n4.初始化随机权重和偏差\n5.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
- 14.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
- 15.梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.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:abcde B:edcba C:cbaed D:dcaeb
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16.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
- 17.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$;$4, 3, 2, 1$;$3, 1, 2, 4$;$1, 4, 3, 2 B:1, 2, 3, 4$;$4, 3, 2, 1$;$3, 1, 2, 4$;$1, 4, 3, 2 C:1, 2, 3, 4$;$4, 3, 2, 1$;$3, 1, 2, 4$;$1, 4, 3, 2 D:1, 2, 3, 4$;$4, 3, 2, 1$;$3, 1, 2, 4$;$1, 4, 3, 2
- 18.(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
- 19.(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
- 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
- 21.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)
