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一个神经网络的训练算法就是让权值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。
A、正确
B、错误
发布时间:
2025-07-16 23:45:41
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(
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答案:
A
相关试题
1.
一个神经网络的训练算法就是让权值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。
2.
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。
3.
人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化
4.
根据______步骤可完成一轮神经网络的训练。①设置模型参数初始值②将预测值与标签值比较,计算损失③正向计算神经网络的预测值④根据梯度下降法逐层反向更新网络模型参数⑤采用误差反向传播算法计算梯度信息
5.
设计一个计算表达式值的算法,采用______数据结构最佳
6.
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。( )
7.
Microsoft时序算法提供了一些针对连续值预测进行了优化的回归算法。该算法使用两个单独的模型, ARTXP算法和ARIMA算法,如果针对短期预测使用( )效果更好
8.
能够让教师以旁观者的身份来看清整个教学活动,使得教学反思收到良好效果的教学反思方法是( )。
9.
训练多层神经网络时,通过误差反向传播算法来训练模型参数
10.
神经网络的学习主要体现在权值参数调整上。
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