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Hopfield神经网络的联想就是在给定样本的条件下，调整连接权值，使得存储的样本成为Hopfield神经网络的稳定状态。

Hopfield神经网络的联想就是在给定样本的条件下，调整连接权值，使得存储的样本成为Hopfield神经网络的稳定状态。

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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
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考题 人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。
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考题 在类神经网络中计算误差值的目的是（）A、调整隐藏层个数B、调整输入值C、调整权重（Weight）D、调整真实值
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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
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考题 神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（）
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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
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考题 离散HopfielD网络（）。A、具有联想记忆功能B、是单层反馈网络C、是多层反馈网络D、具有函数逼近功能
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考题 PID神经网络控制中，控制器使用了（）。A、PID神经网络B、HopfielD网络C、CMAC神经网络D、感知器网络
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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
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考题 （）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。A、前馈神经网络B、卷积神经网络C、循环神经网络D、对抗神经网络
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考题 判断题Hopfield网络的吸引子是指网络的稳定状态。A 对B 错
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考题 填空题连接主义的原理为神经网络及神经网络间的（）与学习算法。
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考题 填空题连接主义的原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与（）。
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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
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考题 单选题在神经网络控制在理论和实践上，下列不属于研究的重点的是（）A 神经网络的稳定性与收敛性问题。B 神经网络学习算法的实时性。C 神经网络控制器和辨识器的模型和结构。D 神经网络处理的对象。
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考题 单选题（）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
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考题 名词解释题Hopfield神经网络
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考题 判断题连续型Hopfield网络是多层前馈型神经网络，每一节点的输出均反馈至节点的输入。A 对B 错
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考题 单选题在类神经网络中计算误差值的目的是（）A 调整隐藏层个数B 调整输入值C 调整权重（Weight）D 调整真实值
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考题 单选题（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。A 前馈神经网络B 卷积神经网络C 循环神经网络D 对抗神经网络
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考题 单选题离散Hopfield网络（）。A 是多层反馈网络B 是多层反馈网络C 具有联想记忆功能D 具有函数逼近功能
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考题 单选题连续型Hopfield网络（）。A 是前馈神经网络B 是单层反馈型非线性神经网络C 具有函数逼近问题D 是多层反馈型非线性神经网络
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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
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