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多层前向神经网络与单层感知器相比较,多层网络所特有的特点是( )
多选题
多层前向神经网络与单层感知器相比较,多层网络所特有的特点是( )
A. 采用误差反向传播算法
B. 含有一层或多层的隐层神经元
C. 神经元的数目可达到很多
D. 隐层激活函数采用可微非线性函数
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多选题
多层前向神经网络与单层感知器相比较,多层网络所特有的特点是( )
A.采用误差反向传播算法 B.含有一层或多层的隐层神经元 C.神经元的数目可达到很多 D.隐层激活函数采用可微非线性函数
答案
单选题
单层感知器,它最大的缺点是只能解决线性可分的分类模式问题,要增强网络的分类能力唯一的方法是采用多层网络结构,与单层感知器相比较,下面不是多层网络所特有的特点()
A.神经元的数目可以达到很大 B.含有一层或多层隐单元 C.激活函数采用可微的函数 D.具有独特的学习算法
答案
判断题
深度神经网络是有一个或者多个隐藏层的传统多层感知器()
答案
单选题
关于单层神经网络与多层神经网络的说法中,错误的是__。A.单层神经网络只可以有一个隐藏层B.多层神经网络可以解决线性不可分的问题C.多层神经网络可以有一个或者多个隐藏层D.单层神经网络与多层神经网络都需要用到激活函数()
A.1 B.2 C.3 D.4
答案
判断题
感知机模型也被成为多层神经网络。
答案
单选题
基于多层前向神经网络的PID控制系统结构有( )内含神经网络的环节。
A.一个 B.四个 C.三个 D.两个
答案
多选题
单层感知器网络可以()
A.解决异或问题 B.实现函数逼近 C.进行优化计算 D.实现样本分类
答案
主观题
单层感知器网络可以()。
答案
单选题
单层感知器网络可以()
A.进行优化计算 B.实现函数逼近 C.实现样本分类 D.解决异或问题
答案
单选题
多层前馈神经网络的特点有()
A.除了输入层和输出层以外,还存在一个或者多个隐含层 B.误差逆传播 C.每层神经元与下层神经元全互连接,神经元之间不存在同层连接, 也不存在跨层连接 D.外界信号从输入层,经由隐含层到达输出层,不存在信号的逆向传播
答案
热门试题
在深度学习神经网络中,感知器是最简单的神经网络,关于其结构说法正确的是:--()
BP神经网络是一种按照()训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络
深度学习是一种多层神经网络的模拟认知训练方法,多层神经网络包含多个隐含层感知层,也称作卷积神经网络(CNN),它的研究热潮兴起于本世纪初期()
下列神经网络不属于前馈神经网络的是( ): BP神经网络 卷积神经网络CNN 循环神经网络RNN 感知机
多层感知器能解决XOR问题()
REF神经网络是 层前向神经网络 ( )
BP神经网络是一种按照误差逆转传播算法训练的多层前馈网络,学习算法是()
多层神经网络模型中信息的正向传播是指输入信息输出
神经网络可分为()、()、()和广泛前向网络。
RBF神经网络是由()组成的前向网络
神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络,BP神经网络属于()
深度学习的概念源于人工神经网络的硏究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
()是一种为了处理二维输入数据而特殊设计的多层人工神经网络
反馈神经网络又称前馈网络()
Hopfield神经网络的结构与BP神经网络不同,它是 _____
近年来的基于神经网络模型架构的多层感知机方法是比较突出有效的一类机器学习方法,并有效提升人工智能的应用范围。
下面关于人脑神经网络与人工神经网络的说法中,错误的是( ): MP模型的提出标志着神经计算时代的开始 人工神经网络的基本模型有:单层前向神经网络和隐层前向神经网络 人脑神经系统的基本单元是神经元,一般所说的神经元是双极神经元,由细胞体、一个轴突和若干树突组成 关于神经网络,著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念
单层感知器可以解决下面哪个问题? ( )
前馈神经网络是一种简单的神经网络,各神经元分层排列,是目前应用最广泛, 发展最迅速的人工神经网络之一。以下关于前馈神经网络说法正确的是:
前馈神经网络是一种简单的神经网络,各神经元分层排列,是目前应用最广泛,发展最迅速的人工神经网络之一。以下关于前馈神经网络说法正确的是()
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