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神经网络模型能学习从n维输入空间到m维输出空间的非线性映射关系,这需要提供足够多样本模式供神经网络进行学习训练。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-05-15 15:23:23
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1.
神经网络模型能学习从n维输入空间到m维输出空间的非线性映射关系,这需要提供足够多样本模式供神经网络进行学习训练。
2.
神经网络模型能学习和保存从输入到输出的模式映射关系,这种映射关系可以逼近输入到输出的函数映射关系。
3.
线性回归模型中,对数ln(y)函数是在求取 输入空间到输出空间的()映射
4.
人工神经网络、深度神经网络、深度学习三者之间的关系最准确的描述是:人工神经网络是深度神经网络的基础,深度神经网络是深度学习的模型基础。( )
5.
下列关于神经网络的描述,什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型?()
6.
对于深度学习的卷积神经网络模型(CNN)来说,其面临的最大问题是模型训练,即用什么数据、什么方法来训练神经网络。
7.
任何n维复赋范线性空间必与()同构。A.n维实欧式空间B.n维复欧式空间C.Hilbert空间D.Banach空间
8.
n维向量构成的向量空间的维数是n。
9.
建立人工神经网络模型的3个关键要素是:人工神经元的数学模型,人工神经网络的拓扑结构,人工神经网络的学习训练算法。
10.
神经网络模型是数据挖据中常见的一种模仿人类思维方式的机器学习算法模型,在用于预测分析时,先需要通过一个较小规模的“样本”数据“学习”出输入与输出之间可能存在的某种关系模式,从而建立预测模型。
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