题目
A.相邻层神经元和神经元之间的连接权重
B.同一层神经元之间的连接权重
C.输入数据大小
D.神经元和神经元之间连接有无
第1题
A.在BP算法中,每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数
B.对前馈神经网络而言,BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小
C.BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐藏层进行参数更新的方法
D.BP算法将误差从后向前传递,获得各层单元所产生误差,进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数
第2题
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
第6题
A.BP神经网络的训练过程中,先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大,一般采用梯度下降法
第7题
A.BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层,又称为多层前馈网络
B.反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值,使误差信号最小
C.正向传播是输入信息由输入层传至隐层,最终在输出层输出
D.输出层连接权调整、隐层连接权调整
第9题
A.BP算法的提出很好地解决了“多层”问题
B.2001年互联网泡沫破裂导致许多人工神经网络的研究被迫中断
C.LeCun将BP算法应用于神经网络的训练,并提出了卷积神经网络的第一个正式模型——LeNet-5
D.九十年代中期提出的SVM算法取代神经网络算法成为主流
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