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人工神经网络的特点如下:固有的并行结构和处理,知识的分布式存储,良好的容错特性,高度非线性及运算的非精确性,自适应性。
参考答案和解析
能较好地模拟人的形象思维;具有大规模并行协同处理能力;具有较强的学习能力;具有较强的容错能力和联想能力
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考题
下列叙述中正确的是()。A.非线性结构只能采用链式存储结构B.非线性结构只能用多重链表表示C.所有数据结构既可以采用顺序存储结构,也可以采用链式存储结构D.有的非线性结构也能采用顺序存储结构
考题
神经网络具备的特征包括()
A.能逼近任意非线性函数B.信息的并行分布式处理与存储C.可以多输入、多输出D.便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现,或用现有的计算机技术实现 E.能进行学习,以适应环境的变化
考题
大数据的低耗能存储及高效率计算的要求,需要以下多种技术协同合作:()。
A.分布式云存储技术B.高性能并行计算技术C.多源数据清洗及数据整合技术D.分布式文件系统及分布式并行数据库E.以上都有
考题
关于神经网络,描述错误的选项是?()
A.大规模串行结构和信息的串行处理B.神经网络是通过输入多个非线性模型以及不同模型之间的加权互联C.主流的神经网络算法是反馈传播,该算法在多层前向型神经网络上进行学习D.知识和结果的不可解释性
考题
下面对于spark的特点描述正确的是()A、良好的容错性:在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错,当某个运算环节失败时,不需要从头开始重新计算B、开发便捷性:spark通过scala,java,pythonapi及交互式shell提供丰富的使用方式C、不适合细粒度更新操作:Spark的运算是面向集合的,不适用于需要异步细粒度更新状态的应用,例如web服务的DAO层或web爬虫等D、以上答案都不符合其特性
考题
处理和分析大数据的方法有何共同特点?()A、利用硬件的优势B、使用扩展的、并行的处理技术C、采用非关系型数据存储处理非结构化和半结构化数据D、对大数据运用高级分析和数据可视化技术,向终端用户传达见解
考题
多选题神经网络系统通常具备以下特点()。A以大规模模拟并行处理为主,而不以串行离散数学符号处理为基础B具有较强的鲁棒性和容错性,能够进行联想、概括、类比和推广,任何局部的损伤不会影响整体结果C具有较强的自学习能力,系统可以通过不断的学习,不断地补充和完善自己的知识,这是传统的AI专家系统所望尘莫及的D是一个大规模自适应非线性动力学系统,具有集体运算的能力,这与线性系统具有本质上的不同。
考题
多选题处理和分析大数据的方法有何共同特点?()A利用硬件的优势B使用扩展的、并行的处理技术C采用非关系型数据存储处理非结构化和半结构化数据D对大数据运用高级分析和数据可视化技术,向终端用户传达见解
考题
多选题属于人工神经网络特性的有()A串行处理B非线性映射C需进行训练学习D适应与集成E可软硬件实现
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