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深度学习模型可以使用反向传播算法来优化参数,以减小预测误差。( )
算法
可以使
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发布时间:
2024-05-07 14:08:59
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1.
深度学习模型可以使用反向传播算法来优化参数,以减小预测误差。 选项: A:正确 B:错误
2.
关于误差反向传播算法,下列说法正确的是______。选项: A:误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型; B:误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法; C:使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度; D:使用误差反向传播算法可以更新权值,最小化损失函数
3.
关于误差反向传播算法,下列说法正确的是______。 选项: A、误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型 B、误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法 C、使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度 D、使用误差反向传播算法可以更新权值,最小化损失函数
4.
在深度学习中,反向传播算法可以用于计算模型参数的梯度。
5.
深度学习中的“反向传播”指的( )。 选项: A、计算误差并反向传播梯度 B、计算误差并更新模型参数 C、计算梯度并更新模型参数 D、计算梯度并反向传播误差
6.
在深度学习中,反向传播算法可以用于计算模型参数的梯度。 选项:A、正确B、错误
7.
训练多层神经网络时,通过误差反向传播算法来训练模型参数。
8.
训练多层神经网络时,通过误差反向传播算法来训练模型参数。
9.
深度学习模型的训练可以采用反向传播算法( )选项: A:对 B:错
10.
训练多层神经网络时,通过误差反向传播算法来训练模型参数。选项: A:正确; B:错误
11.
深度学习模型的训练可以采用传统的反向传播算法。 选项:A、对 B、错
12.
深度学习模型的训练可以采用传统的反向传播算法。 选项: A、对 B、错
13.
0 分)A、反向传播算法B、深度学习C、博弈论D、长短期记忆模型
14.
误差反向传播算法属于()学习规则
15.
()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$;$优化函数$;$反向传播$;$梯度下降 B:损失函数$;$优化函数$;$反向传播$;$梯度下降 C:损失函数$;$优化函数$;$反向传播$;$梯度下降 D:损失函数$;$优化函数$;$反向传播$;$梯度下降
16.
1997年,提出()。(2.0分)A、反向传播算法B、深度学习C、博弈论D、长短期记忆模型
17.
简述误差反向传播学习算法的主要思想。
18.
简述误差反向传播学习算法的主要思想。
19.
在深度学习中,反向传播是用于? 选项: A:更新模型的权重 B:前向传播 C:初始化模型参数 D:数据预处理
20.
在神经网络中,反向传播算法用于更新模型的参数。
21.
在深度学习中,梯度下降算法基本思想包括( )。选项: A:通过计算损失函数的梯度,沿着负梯度方向更新模型的参数,逐步接近最优解。 B:通过多次迭代和参数更新,可以使模型逐渐收敛到损失函数的极值点,从而获得最优的参数值。 C:通过反复调整模型参数、计算损失函数、使用优化算法进行参数更新 D:通过测试集的评估结果,可以判断模型的泛化能力和对未知数据的预测能力
22.
BP算法的基本思想:学习过程由()与()组成。选项: A:信号的正向传播; B:误差的反向传播; C:信号的反向传播; D:误差的正向传播
23.
误差反向传播的学习算法简称BP算法,其基本思想是梯度下降法。
24.
在深度学习中,反向传播用于( )选项: A:预测未来事件的概率 B:寻找最佳策略以获得最大回报 C:更新模型的权重和偏差 D:提升模型的泛化能力
25.
AI模型构建中,以下哪个不是常用的人工神经网络算法? 选项: A:感知机 B:反向传播 C:Hopfield神经网络 D:深度学习算法
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