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[单选题]
在多层神经网络学习中,基于标注大数据,通过误差反馈来自动优化神经网络的参数。与多层前馈神经网络相比,卷积神经网络还需要自动优化的参数是()。
A.卷积矩阵(卷积核)
B.网络层数
C.目标函数
D.输入端和输出端的维数
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A.卷积矩阵(卷积核)
B.网络层数
C.目标函数
D.输入端和输出端的维数
A.NaiveBayes朴素贝叶斯算法
B.Pearson趋势关联分析+K-means自学习聚类
C.基于PNN的神经网络算法
D.k均值聚类算法
A.有师学习
B.无师学习
C.机械学习
D.以上选项都不对
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
A.学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值
B.学习率可以与其他网络参数一起训练,对降低代价函数是有利的
C.学习率可以随着训练误差动态调整效果更好
D.网络训练时刚开始学习率可以大一些,以便提高学习速度,随后应减少学习率,以免引起学习震荡
A.目前以数据驱动为核心的机器学习方法可从任意大数据(无论数据是具备标签还是不具备标签)中来学习数据模式,完成给定任务
B.强化学习的基本特征是智能体与环境不断进行交互,在交互过程不断学习来完成特定任务
C.目前以数据驱动为核心的机器学习方法需要从具有标签的大数据中来学习数据模式,完成给定任务
D.以逻辑规则为核心的逻辑推理方法解释性强
A.向朋友转发惊人的、引人深思的或有趣的邮件
B.为自己使用而保存的图片
C.博客或维客上粗鲁或不恰当的评论,类似于涂鸦
D.在线内容的关键词,用来描述某种事物
A.能基于Atlas的Web页面查询用户的数据查询操作历史
B.能基于Atlas的Web页面浏览数据的血缘关系
C.能基于Atlas的Web页面标注元数据,为元数据分类
D.Atlas支持与Hive数据源的集成,可以实时获取Hive的元数据变化