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BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整。( )
A、对
B、错
发布时间:
2025-06-22 18:39:55
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食品安全员
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(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
对
相关试题
1.
BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整。( )
2.
以下有关BP网络说法错误的是( )A.BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层,又称为多层前馈网络B.反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值,使误差信号最小C.BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整
3.
神经网络的学习主要体现在权值参数调整上。
4.
神经网络中,隐藏层之间神经元连接时的权值是( )。
5.
神经网络的训练过程就是网络内部的权值、阈值等参数的调整过程。
6.
典型的多层神经网络模型——BP神经网络在确定神经网络的权值过程中采用了关于输出误差的( )。
7.
在前馈神经网络中,误差反向传播(BP算法)将误差从输出端向输入端进行传输的过程中,算法会调整神经网络的 _____ 。
8.
简述什么是全连接神经网络模型,并画出输出层为4个输入节点,两个隐藏层,每个隐藏层3个节点,输出层为2个节点的全连接神经网络结构图。
9.
误差的反向传播用于逐层修改神经元的连接权值参数,使得损失函数值最小。
10.
卷积神经网络包括下面哪些网络结构?( )A、输出层B、卷积层C、全连接层D、池化层
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