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相关试题
- 1.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。（ ）
- 2.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。（ ）
- 3.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。（ ）A.错B.对
- 4.【判断题】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。（ ）
- 5.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、正确 B、错误
- 6.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:正确; B:错误
- 7.【判断题】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。（ ） A.对 B.错
- 8.神经网络的学习是指调整神经网络的连接权值或者结构，使得样本输入数据通过神经网络产生的实际输出与样本期望输出数据基本一致。
- 9.通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的是( ) 选项：A、非强化学习 B、非监督学习 C、监督学习 D、强化学习
- 10.（）是通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。选项： A:监督学习; B:非监督学习; C:强化学习; D:非强化学习
- 11.通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型,再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的是: 选项： A、非强化学习 B、非监督学习 C、监督学习 D、强化学习
- 12.（）是通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。 A. 强化学习 B. 非监督学习 C. 监督学习 D. 非强化学习
- 13.经典的机器学习方法，在学习阶段，根据已有的观测数据集{x 为观测输入，y 为观测输出}，通过机器学习算法建立预测函数 y=f(x)。在预测阶段，当有新的输入数据 x’，根据建立的模型得到问题的解 y’。（ ）选项： A:对 B:错
- 14.（）是利用一组已知输入x和输出y的数据来学习模型的参数，使得模型预测的输出标记和真实标记尽可能的一致
- 15.以下对半监督学习说法正确的是？ 选项： A:利用已知类别的样本，训练学习得到一个最优模型，使其达到所要求性能，再利用这个训练所得模型，将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断，从而实现分类的目的，即可以对未知数据进行分类。 B:对于没有标记的样本，学习算法直接对输入数据集进行建模，例如聚类，即“物以类聚，人以群分”。 C:在一个任务中，试图让学习器自动地对大量未标记数据直接帮助少量有标记数据进行模型训练。 D:学习系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
- 16.BP学习算法是学习神经网络的权值使得网络实际输出与期望输出的误差平方和最小
- 17.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
