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[单选题]

在一个神经网络中,知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差,便可以近似任何函数,但怎么获知每个神经的权重和偏移?()

A.搜索每个可能的权重和偏差组合,直到得到最佳值

B.赋予一个初始值,然后检查跟最佳值的差值,不断迭代调整权重

C.随机赋值

D.以上都不正确的

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更多“在一个神经网络中,知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差,便可以近似任何函数,但怎么获知每个神经的权重和偏移?()”相关的问题

第1题

一个含有2个隐层的BP神经网络,神经元个数都为20,输入和输出节点分别有8和5个节点,这个网络的权重和偏置数分别是多少()?

A.660,45

B.3200,45

C.16000,48

D.3000,32

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第2题

假设已经建立了一个神经网络,决定将权重和偏差初始化为零。以下哪项陈述是正确的?()

A.第一隐藏层中的每个神经元将执行相同的计算。因此,即使在梯度下降的多次迭代之后,层中的每个神经元将执行与其他神经元相同的计算。

B.第一隐层中的每个神经元在第一次迭代中执行相同的计算。但是在梯度下降的一次迭代之后,他们将学会计算不同的东西,因为已经“破坏了对称性”。

C.第一个隐藏层中的每个神经元将执行相同的计算,但不同层中的神经元执行不同的计算,因此完成了课堂上所描述的“对称性破坏”。

D.即使在第一次迭代中,第一个隐藏层的神经元也会执行不同的计算,因此,它们的参数会以自己的方式不断演化

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第3题

关于SOM神经网络描述错误的是:()。

A.一种竞争学习型的无监督神经网络

B.将高维输入数据映射到低维空间,保持输入数据在高维空间的拓扑结构

C.SOM寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重

D.输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间

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第4题

下面关于神经元感知器的描述中,错误的说法是哪个()?

A.神经元感知器是一种简单的前馈式神经网络

B.神经元感知器可以接收n个输入,对应n个权重值

C.神经元感知器接收的n个输入对应n个偏置值

D.神经元感知器经过激活函数变换后输出结果

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第5题

下面关于人脑神经网络与人工神经网络的说法中,错误的是()。

A.关于神经网络,著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念

B.MP模型的提出标志着神经计算时代的开始

C.人工神经网络的基本模型有:单层前向神经网络和隐层前向神经网络

D.人脑神经系统的基本单元是神经元,一般所说的神经元是双极神经元,由细胞体、一个轴突和若干树突组成

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第6题

神经网络模型(Neural Network)因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元(Neuron)组成,每个神经元接受一个输入,对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中,哪一项是正确的()。

A.每个神经元有一个输入和一个输出

B.每个神经元有多个输入和一个输出

C.每个神经元有一个输入和多个输出

D.每个神经元有多个输入和多个输出

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第7题

关于Dropout说法正确的是:()。

A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练,之后取所有值的平均值,而不只是训练单个DNN

B.DNN网络将Dropout率设置为p,也就是说,一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时,无论输入或者相关的参数是什么,它的输出值就会被设置为0

C.丢弃的神经元在训练阶段,对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因,所以每一次训练,它都像是在训练一个新的网络

D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术(比如MaxNorm)一起使用,来防止神经网络的过拟合

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第8题

卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享()。

A.对

B.错

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第9题

在神经网络中常有权重共享现象,以下哪些神经网络会发生权重共享?()

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.全连接神经网络

D.感知器

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第10题

神经网络中的神经元中不包含以下哪个元素?()

A.Bias

B.Variance

C.Weight

D.ActivationFunction

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第11题

下列哪一项不是神经网络中过拟合解决方案()

A.drop-out

B.正则化

C.加入更多的神经元

D.减少神经元数量

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