判断题在BP算法中,前一层的学习信号可以通过后一层的学习信号以及当前权向量及激活函数的导数推导。
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2.判断题单个感知器算法的局限是只能用于线性分类。
5.判断题概率型学习网络具有内部反馈。
6.判断题逐层更新法可以用于反馈型网络的学习。
9.判断题感知器算法采用Hebb学习规则。
10.判断题ReLU函数已经被验证效果优于ELU函数。
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顺序前进法的缺点是不能剔除已入选的特征,无法保证全局最优。
题型:判断题
动态顺序前进法(l-r)法是按照单步最优的原则从未入选的特征中选择l个特征,再从已入选的特征中剔除r个特征,使得仍保留的特征组合所得到的J值最大。
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分级聚类又叫层次聚类,需要构建聚类树。
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在总的样本集不是很大的情况下,可以采用交叉验证法来较好的估计分类器性能。
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隐含层或输出层具有激活函数。
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C均值聚类算法对噪声和孤立点不敏感。
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利用神经网络对两类问题进行分类时,可以用一个输出节点来实现。
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在监督模式识别中,分类器的形式越复杂,对未知样本的分类精度就越高。
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ID3方法的目的是降低系统信息熵。
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特征选择常用的次优算法有顺序前进法,顺序后退法和动态顺序前进法三种。
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