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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

参考答案

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考题 神经网络的组成层次中错误的是()。 A、输入层B、隐藏层C、中间层D、输出层

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 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 对于神经网络的说法,下面正确的是:( ) A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率

考题 对于一个分类任务,如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的,二是都设成0,下面哪个叙述是正确的?( ) A.其他选项都不对B.没啥问题,神经网络会正常开始训练C.神经网络可以训练,但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西D.神经网络不会开始训练,因为没有梯度改变

考题 人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。

考题 数据挖掘技术中的神经网络的组织部分不包括()。A、输入层B、中间层C、隐藏层D、分析层

考题 神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。

考题 一个完整的人工神经网络包括()。A、一层输入层B、多层分析层C、多层隐藏层D、两层输出层

考题 所谓深度学习,是指多层神经网络中每一层学一个简单的任务,从简单的部件构成复杂对象的过程。

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 当倒传递神经网络(BP神经网络)无隐藏层,输出层个数只有一个的时候,也可以看做是逻辑回归模型。

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 人工神经网络(artificial neural network,ANN)

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 ()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

考题 判断题神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。A 对B 错

考题 填空题人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)从四个方面刻画人脑的基本特征:(),(),(),()。

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 单选题在直接神经网络模型参考自适应控制中,()。A 需要一个神经网络控制器B 需要一个神经网络控制器及一个神经网络辨识器C 需要两个神经网络控制器及一个神经网络辨识器D 需要一个神经网络控制器及两个个神经网络辨识器

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 判断题当倒传递神经网络(BP神经网络)无隐藏层,输出层个数只有一个的时候,也可以看做是逻辑回归模型。A 对B 错

考题 判断题所谓深度学习,是指多层神经网络中每一层学一个简单的任务,从简单的部件构成复杂对象的过程。A 对B 错

考题 多选题一个完整的人工神经网络包括()。A一层输入层B多层分析层C多层隐藏层D两层输出层

考题 判断题人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。A 对B 错

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

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

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