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提问人:网友rimoer 发布时间:2022-01-07
[单选题]

下面关于BP神经网络的说法中错误的是

A.BP网络是是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。

B.BP算法由数据流的前向计算(正向传播)和误差信号的反向传播两个过程构成。

C.在BP算法中数据流的正向传播时,数据的传播方向是输入层→隐层→输出层。

D.在BP算法中数据的正向传播和误差的反向传播是同时进行的。

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匿名网友[42.***.***.156]选择了 B
1天前
匿名网友[57.***.***.116]选择了 B
1天前
匿名网友[79.***.***.52]选择了 B
1天前
匿名网友[206.***.***.189]选择了 A
1天前
匿名网友[172.***.***.197]选择了 C
1天前
匿名网友[12.***.***.104]选择了 B
1天前
匿名网友[109.***.***.208]选择了 C
1天前
匿名网友[124.***.***.250]选择了 A
1天前
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更多“下面关于BP神经网络的说法中错误的是”相关的问题
第1题
下面关于利用神经网络进行分类的说法中错误的是

A、利用神经网络对两类问题进行分类时,可以用一个输出节点来实现。

B、神经网络实现多类问题的分类时可以用多个神经网络组合来实现。

C、利用神经网络来实现多类问题的分类时,可以采用一个具有的多个输出节点的神经网络来实现。

D、在利用神经网络进行分类时,神经网络的输入节点的个数多于输入的特征数量。

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第2题
在使用神经网络预测数据模型时,充分训练后如果发现每次运行测试数据后的结果相差比较大,则最可能的原因是

A、学习率过大

B、隐含层数目不够

C、训练样本过少

D、激发函数选择不合理

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第3题
卷积神经网络的一个特点是“参数共享”。下面关于“参数共享”的哪种说法是正确的?

A、如果参数较多,则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合

B、参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上

C、可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用,即可以把参数看成是卷积提取特征的方式,该方式与位置无关

D、参数越多,才能避免过拟合,减少参数容易导致过拟合

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第4题
以下关于前馈神经网络(FNN)的说法正确的是

A、在FNN中,输入信号的传递方向是明确的,并不存在反向信号传递

B、一个标准的前馈神经网络只有一个输入层和一个输出层

C、FNN的同层神经元之间存在连接

D、FNN的输出结果只能是向量

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第5题
在误差的反向传播过程中,是通过调整权值使得全局误差最小。
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第6题
单个感知器可以实现线性分类。
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第7题
在BP算法中,学习率选的越大,收敛速度越快。
点击查看答案
第8题
BP算法由误差的正向传播和数据的反向传播两个过程构成。
点击查看答案
第9题
神经元是神经网络的基本组成单元。
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第10题
在神经网络对多类问题分类时,可以用少数的输出节点实现多数的类别划分。
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