A.前馈网络表达输入和输出之间的映射关系
B.前馈网络表达输出与输入的共同作用
C.反馈网络表达输入和输出之间的映射关系
D.反馈网络表达输出与输入的共同作用
E.前馈网络为静态网络
F.前馈网络为动态网络
G.反馈网络为静态网络
H.反馈网络为动态网络
I.前馈网络输出不作用在网络的输入中
J.反馈网络下一时刻的输出与上一时刻的输出有关
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A.玻尔兹曼机是一种存在全互联的神经网络模型
B.玻尔兹曼机学习结果是使得网络的输入输出联合概率分布与训练集样本的输入输出联合概率分布接近
C.玻尔兹曼机的学习过程是调整权向量和网络结构的过程
D.玻尔兹曼机使用李雅普诺夫能量函数描绘网络状态演化的结果
A.LeNet中使用的是均值池化
B.均值池化可以较好地保留图像的背景信息
C.均值池化在处理图像时,图像的边缘会被钝化
D.均值池化在物体轮廓等特征提取中更有效
A.激活函数
B.权值
C.阈值
D.隐层单元
A.保留更多信息
B.降维
C.减少计算量
D.过滤部分噪声
A.对比散度算法采用无监督学习规则
B.对比散度算法中隐层也被称为特征提取器
C.随机梯度下降法迭代修正权向量和偏置量一次就能取得较好结果
D.多层同时完成在玻尔兹曼机中的预训练
A.多层感知器网络在早期的发展中存在如何训练的问题
B.网络的层数多少和逼近能力呈正相关
C.隐层神经元的输出误差可以直接获取
D.BP网络中每个神经元学习的规则都是误差反馈学习
A.均方误差函数
B.平均误差函数
C.最大误差函数
D.最小误差函数
最新试题
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。
在进行交叉验证时,一般让临时训练集较大,临时测试集较小,这样得到的错误率估计就更接近用全部样本作为训练样本时的错误率。
在感知器算法中训练样本需要经过增广化处理和规范化处理。
ID3方法的目的是降低系统信息熵。
测试集的样本数量越多,对分类器错误率的估计就越准确。
下面关于交叉验证法的说法中正确的是()。
贝叶斯估计中是将未知的参数本身也看作一个随机变量,要做的是根据观测数据对参数的分布进行估计。
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。
基于数据的方法适用于特征和类别关系不明确的情况。
概率密度函数的估计的本质是根据训练数据来估计概率密度函数的形式和参数。