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[主观题]

人工神经网络的学习训练指的是通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数,使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。学习方式可分为有导师学习和无导师学习。

答案
人工神经元网络是深度学习的前身;深度学习是人工神经元网络的一个发展
更多“人工神经网络的学习训练指的是通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数,使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。学习方式可分为有导师学习和无导师学习。”相关的问题

第1题

人工神经网络的学习训练指的是通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数,使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。学习方式可分为有导师学习和无导师学习。
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第2题

对于人工神经网络,以下()是超参数?

A.人工神经网络的层数

B.人工神经网络的学习率

C.人工神经网络的权重

D.人工神经网络的偏置

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第3题

建立人工神经网络模型的3个关键要素是:人工神经元的数学模型,人工神经网络的拓扑结构,人工神经网络的学习训练算法。
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第4题

深度学习其实是人工神经网络的分支,其本质上就是一个深度神经网络。而神经网络又是来自于对生物神经元的模拟。
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第5题

下面关于BP神经网络的说法中,错误的说法是哪个?

A.BP神经网络是前馈神经网络

B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的

C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层

D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射

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第6题

人工神经网络与生物神经网络的区别?
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第7题

关于神经网络预测,错误的是

A.神经网络适合于大数据的预测

B.神经网络每一次预测的结果不一定相同

C.神经网络预测过程是个黑匣子,根本就没有数学模型

D.神经网络有很多方法,BP神经网络只是其中一种方法而矣

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第8题

通过对传统控制器进行学习,然后用神经网络控制器逐渐取代传统控制器的方法,称为神经网络监督控制。
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第9题

人工神经网络是在对复杂的生物神经网络的研究和理解基础上发展起来的。
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第10题

卷积神经网络通常比全连接神经网络参数少,因此能力更差
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