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[单选题]

在神经网络学习中,每个神经元会完成若干功能,下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能()?

A.对加权累加信息进行非线性变化(通过激活函数)

B.将加权累加信息向后续相邻神经元传递

C.对前序相邻神经元所传递信息进行加权累加

D.向前序相邻神经元反馈加权累加信息

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第1题
人工神经网络中,无师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出(对应于给定输入)间的差来调整神经元间连接的强度或权。()
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第2题
假设图像大小为100*100,中间有4个神经元,如果采用局部连接神经网络,假设每个神经元与原图中10*10的区域进行连接,则有()个参数。
假设图像大小为100*100,中间有4个神经元,如果采用局部连接神经网络,假设每个神经元与原图中10*10的区域进行连接,则有()个参数。

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第3题
人工神经网络中,一个单输入神经元的输入是2.0,权值是2.3,偏值是-3,其传输函数是()

A.-2.3

B.1.6

C.4.6

D.7.6

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第4题
关于神经网络的相关概念,哪个说法是正确的()?

A.对激活函数的输出结果进行范围限定,有助于梯度平稳下降,而ReLU输出范围无限的函数会导致梯度消失问题

B.ReLU函数中所有负值均被截断为结果0,从而导致特征丢失,可适当调高学习率避免此类情况

C.RMSProp学习率调整策略引入累积梯度的概念,从而解决学习率过早趋向于0而结束训练

D.随机梯度下降(SGD)每次更新只随机取一个样本,按照固定学习率计算梯度,所以速度较快

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第5题
人工神经网络中,()算法不需要知道期望输出。在训练过程中,只要向神经网络提供输入模式,神经网络就能够自动地适应连接权,以便按相似特征把输入模式分组聚集。

A.有师学习

B.无师学习

C.机械学习

D.以上选项都不对

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第6题
减少神经网络过拟合的说法,以下哪些是错误的()?

A.通过正则化可以减少网络参数的个数,一定程度可能增加过拟合

B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减,从而一定程度上减少过拟合

C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量

D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合

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第7题
下面是小利对家庭资产配置的五类资金的认识,正确的有()。

A.每个家庭都应该留出一部分资金,放到“财务自由资金”账户中

B.“学习成长资金”应该花在孩子身上,父母不需要学习

C.“生活保障资金”可以买入股票,搏取高收益

D.根据人生收支曲线图,大部分家庭在退休后的工资收入会大幅减少

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第8题
深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题,严格意义上来讲是在以下哪个环节出现梯度消失问题?()

A.反向传播计算结果

B.反向传播更新参数

C.正向传播更新参数

D.正向传播计算结果

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第9题
在程序的每个空白处填写一条适当的语句,使程序完成相应的操作。程序实现的功能是:窗体上有文本框T
ext1和若干复选框,其中复选框Check1设置文本框Text1显示的文本是否加下划线。Check1的单击事件过程如下: Private Sub Check1_Click() If______ Then Text1.FontUnderline=Tree ElseIf______Then Text1.FontUndefiine=False End If End Sub

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第10题
“孩子为什么不爱学习?”,精神分析学派会关注()。

A.这个行为的强化模式是什么?在他成长的过程中影响他学习的环境中存在什么强化模式

B.孩子在发展的早期发生了什么创伤事件影响了他现在的行为

C.每个孩子都有发挥自己潜能的愿望,孩子的自主性有没有得到很好的发挥,如何激发孩子的学习自主性

D.孩子是怎样看待学习成绩的,是否对自己有过低的评价或对学习结果的归因方式有偏差

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第11题
机器学习中,模型需要输入什么来训练自身,预测未知()

A.历史数据

B.训练算法

C.神经网络

D.人工程序

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