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神经网络的学习主要体现在权值参数调整上。
A、对
B、错
发布时间:
2025-05-10 16:28:02
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(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
对
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1.
神经网络的学习主要体现在权值参数调整上。
2.
BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整。( )
3.
神经网络的训练过程就是网络内部的权值、阈值等参数的调整过程。
4.
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。? 正确错误
5.
卷积神经网络的参数主要集中在? ( )
6.
深度学习算法主要包括卷积神经网络、循环神经网络。()
7.
典型的多层神经网络模型——BP神经网络在确定神经网络的权值过程中采用了关于输出误差的( )。
8.
下列哪项不是神经网络参数优化与学习的常用方法。( )
9.
神经网络中,隐藏层之间神经元连接时的权值是( )。
10.
在多层神经网络学习中,基于标注大数据,通过误差反馈来自动优化神经网络的参数。与多层前馈神经网络相比,卷积神经网络还需要自动优化的参数是( )
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