在一个神经网络里,知道每一个神经元的权值和偏差值是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差,就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是()。
A.随机赋值,祈祷他们是正确的
B.搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值
C.赋予一个初始值,通过检查跟最佳值的差值,然后迭代更新权重
D.以上说法都不正确
A.随机赋值,祈祷他们是正确的
B.搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值
C.赋予一个初始值,通过检查跟最佳值的差值,然后迭代更新权重
D.以上说法都不正确
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
A.根据人工经验随机赋值
B.搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值
C.赋予一个初始值,然后迭代更新权重,直至损失函数取得极小
D.下一层神经元继承上一层神经元的权重和偏差
B.1943年,美国心理学家沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和数理逻辑学家沃尔特·皮兹(Walter Pitts)发表了人工智能领域的开篇之作《神经活动中内在思想的逻辑演算》,提出了人工神经网络的概念和神经元模型
C.人工神经网络由大量节点(或称神经元)之间相互联接构成,试图模仿大脑神经元之间传递、处理信息的模式
D.加拿大认知心理学家和计算机科学家杰弗里·欣顿(Geoffrey E.Hinton)最早提出人工神经网络的概念,被称为“神经网络之父”“深度学习鼻祖”,2018年获得图灵奖
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
A.神经冲动在体内快速、频繁、无休止地传递
B.神经冲动的速度快、质量高
C.神经冲动的数量多、信息量大
D.神经冲动要利用身体的神经网络进行
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.每个神经元可以有一个输入和一个输出
B.每个神经元可以有多个输入和一个输出
C.每个神经元可以有一个输入和多个输出
D.上述都正确
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