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BP神经网络的训练阶段是指输入样本对网络的连接权进行调整,以使该网络实现给定样本的输入输出映射关系。


参考答案和解析
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考题 神经网络具有存储()的特征。 A.经验知识B.训练样本C.语言D.神经元

考题 人工神经网络中,()算法能够根据期望的和实际的网络输出(对应于给定输入)间的差来调整神经元间连接的强度或权。 A.有师学习B.无师学习C.机械学习D.以上选项都不对

考题 RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程没有任何区别。() 此题为判断题(对,错)。

考题 机器学习可以分为两个阶段,制作人工神经网络的“学习阶段”和利用已完成的人工神经网络输出正解的“()”。 A、判断阶段B、预测阶段C、验证阶段D、训练阶段

考题 以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的有()A、神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B、可以处理冗余特征C、训练ANN是一个很耗时的过程D、至少含有一个隐藏层的多层神经网络

考题 BP神经网络所不具备的功能是()。A、优化功能B、泛化功能C、自适应功能D、非线性映射功能

考题 ()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A、损失函数B、优化函数C、反向传播D、梯度下降

考题 神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。()

考题 以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题()A、KNNB、SVMC、BayesD、神经网络

考题 单层神经网络,有三个输入,三个输出,它们之间的连接权有()。A、9个B、6个C、16个D、25个

考题 采用单层拓扑结构的神经网络是()。A、HopfielD网络B、生物神经网络C、BP网络D、小脑模型网络

考题 以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的是()。A、神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B、可以处理冗余特征C、训练ANN是一个非常耗时的过程D、至少含有一个隐藏层的多层神经网络

考题 NAT通过对外部网络屏蔽内部IP地址来保护您的私人网络的安全。当使用NAT作为共享互联网连接时,下面的哪个答案最好的描述了导入和导出连接映射()A、在导入和导出连接时可以使用动态映射B、在导入和导出连接时可以使用静态映射C、在导入连接时可以使用静态映射;在导出连接时可以使用动态映射D、在导入连接时可以使用动态映射;在导出连接时可以使用静态映射

考题 单选题BP神经网络所不具备的功能是()。A 自适应功能B 泛化功能C 优化功能D 非线性映射功能

考题 填空题混合模糊神经网络是组合()和神经网络权值,应用加、乘等操作获得神经网络的输入。

考题 问答题简述RBF神经网络和BP神经网络的主要区别。

考题 判断题RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程没有任何区别。A 对B 错

考题 单选题下列关于神经网络系统应用特点的说法中,不正确的是()。A 并行分布处理B 线性映射C 通过训练进行学习D 适应与集成

考题 判断题神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。()A 对B 错

考题 判断题BP 神经网络中隐层使用的 Sigmoid 是函数,其值在输入空间中无限大的范围内为非零值,因而是一种全局逼近的神经网络。A 对B 错

考题 单选题实现模糊神经网络这种组合的方法在于找到一种模糊推理系统到一类神经网络的()A 功能映射B 网络映射C 结构映射D 概念映射

考题 单选题以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的有()A 神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B 可以处理冗余特征C 训练ANN是一个很耗时的过程D 至少含有一个隐藏层的多层神经网络

考题 单选题下列不属于BP网络的优点的是()A BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中,个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响,因而BP网络具有较好的容错性。B 待寻优的参数多,收敛速度快。C 只要有足够多的隐层和隐层节点,BP网络可以逼近任意的非线性映射关系。D BP网络的学习算法属于全局逼近算法,具有较强的泛化能力。

考题 单选题倒传递神经网络(BP神经网络)的训练顺序为何?() A:调整权重; B:计算误差值; C://利用随机的权重产生输出的结果。A BCAB CABC BACD CBA

考题 单选题以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的是()。A 神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B 可以处理冗余特征C 训练ANN是一个非常耗时的过程D 至少含有一个隐藏层的多层神经网络

考题 单选题实现模糊神经网络这种组合的方法在于寻求模糊推理算法与神经网络示例之间的()A 功能映射B 网络映射C 结构映射D 概念映射

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

考题 单选题以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题?()A KNNB SVMC BayesD 神经网络