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人工神经网络(artificial neural network,ANN)


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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 人工神经网络与专家系统的最大区别在于:人工神经网络属于人类智能的功能模拟,而专家系统则偏重对人脑结构的模拟。

考题 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。

考题 以下是《人工神经网络在传感器目标识别中的应用》论文的目次:一.概述二.数学基础知识三.传感器基础知识四.人工神经网络简介五.人工神经网络在目标识别中的应用六.仿真七.结论八.致谢九.参考文献。它是一种仿教科书式的论文,其在目次上存在的主要问题是()A、概述的设置B、数学基础的介绍C、传感器基础的介绍D、“人工神经网络在目标识别中的应用”篇幅比例偏少

考题 人工智能的分类不包括()A、微观人工智能B、宏观人工智能C、人工神经网络D、虚拟现实技术

考题 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为Al。

考题 人工主动免疫(artificial active immunization)

考题 artificial chromosome (人工染色体)

考题 下列哪些属于资料探勘(Data Mining)常见的应用技术?()A、资料丛集(Data Clustering)B、类神经网络(Neural Network)C、购物篮分析(Market BasketAnalyses)D、资料分类(Data Classification)

考题 人工神经网络的英文缩写是()A、ESSB、SEEC、ANND、NAA

考题 You need to meet the fraud detection requirements. What should you do?()A、Use Percentage Sampling in SSIS.B、Use a Neural Network Data mining algorithm.C、Create an SSAS Key Performance Indicator for each account.D、Monitor transactions by using SQL Server Profiler.

考题 人工神经网络

考题 请根据上述要求,选定目次安排较合理的一个()。A、一概述;二预备知识(包括所要用的数学、传感器、人工神经网络基本的知识要点);三理论、方法(包括方案设计等);四试验或仿真结果;五结论;六致谢;七参考文献。B、一概述;二.数学基础知识;三.传感器基础知识;四.人工神经网络简介;五.人工神经网络在目标识别中的应用;六.仿真;七.结论;八.致谢;九.参考文献。C、一概述;二.数学基础知识;三.传感器基础知识;四.人工神经网络简介;五.人工神经网络在目标识别中的应用;六.仿真;七.结论D、一概述;二预备知识(包括所要用的数学、传感器、人工神经网络基本的知识要点);三理论、方法(包括方案设计等);四试验或仿真结果;五结论

考题 判断题人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为Al。A 对B 错

考题 单选题最早提出人工神经网络模型的学者是()A HebbB McCulloch和PittsC RosenblattD Hopfield

考题 问答题简述人工神经网络的主要学习算法及含义?

考题 单选题人工智能的分类不包括()A 微观人工智能B 宏观人工智能C 人工神经网络D 虚拟现实技术

考题 问答题人工神经网络有哪些主要的结构特征?

考题 多选题下列哪些属于资料探勘(Data Mining)常见的应用技术?()A资料丛集(Data Clustering)B类神经网络(Neural Network)C购物篮分析(Market BasketAnalyses)D资料分类(Data Classification)

考题 名词解释题人工神经网络

考题 判断题人工神经网络与专家系统的最大区别在于:人工神经网络属于人类智能的功能模拟,而专家系统则偏重对人脑结构的模拟。A 对B 错

考题 问答题解释人工神经网络的理论原理和算法原理。

考题 名词解释题artificial chromosome (人工染色体)

考题 名词解释题人工主动免疫(artificial active immunization)

考题 名词解释题人工神经网络(artificial neural network,ANN)

考题 人工智能基础概念大概分为哪两类? (1.0分) [多选] A. 机器学习 B. 深度学习 C. 神经网络 D. BP神经网络 E. 卷积神经网络

考题 下列选项中,人工智能的基础实现有? (1.0分) [多选] A. 机器学习 B. 深度学习 C. BP神经网络 D. 卷积神经网络 E. 存储智能