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以下关于感知器的说法错误的是( );

A.感知器模型的关键,就是通过调整权重使一类样本可以激活神经元,而另一类则不会;
B.一层感知器只能针对线性可分的数据集分类,无法解决异或(XOR)问题;
C.权重调整采用“奖惩分明”策略,即对于能够准确判断样本类型的权重,提高当前权重比例,反之则降低当前权重比例;
D.感知器模型中的激活函数是二值函数时,损失函数是可导的;

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BP(后向传播)神经网络是一种多层前向(前馈)网络。以下关于“前向”、“后向”的说法正确的有( )。

A.网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层,输出误差由输出层反向传回至输入层;
B.网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层,输出误差由输出层反向传回至各隐藏层;
C.网络的输入由输入层前向传至隐藏层,输出误差由输出层反向传回至隐藏层;
D.网络的输入由输入层前向传至隐藏层,输出由输出层反向传回至各隐藏层;

推理机是专家系统中的核心部分,负责利用( )进行推理;

A.解释器(解释机构) ;
B.知识库;
C.数据库;
D.人机接口;

下列不属于生成对抗模型的应用的是( )

A.交互式图像生成;
B.单图像超分辨率;
C.图像分类;
D.图像到图像的翻译;

卷积神经网络(CNN)是一种多层神经网络,其特点叙述不正确的是( );

A.在图像识别等应用中,能够通过卷积运算等逐层自动提取特征;
B.是一种无监督机器学习模型;
C.每层由多个二维平面组成,每个平面由多个独立神经元组成;
D.是特征提取层、特征映射层、传统神经网络层的组合。

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