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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.
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
3.
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。
4.
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?()
5.
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
6.
n维向量构成的向量空间的维数是n。
7.
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。
8.
深度学习是含有一个隐含层的多层神经网络模型的强化学习,训练过程加入了激活函数。
9.
深度学习等同于神经网络
10.
( )是深度学习模型的一种,全称为卷积神经网络。
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