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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

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

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第1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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第2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3题
在一个神经网络中,确定每一个神经元的权重和偏差是模型拟合训练样本的目标,比较有效的办法是()。

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

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第4题
关于人工神经网络(Artificial Neural Networks),下列叙述正确的是()。
A.1957年,美国年轻的心理学家弗兰克·罗森布拉特(Frank Rosenblatt)提出感知机(Perceptron)理论,模拟人类感知能力,在康奈尔航空实验室建立了一个人工神经网络

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

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第5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6题
:神经冲动传递的过程听起来相当简单。使人惊奇的是,神经冲动在神经元之间传递的过程快得让人难以置信。一些神经元拥有数以万计的突触,这些突触使得这些神经元能够和其他无数个小神经元交换信息。即使在你休息的时候,数以亿计的神经冲动也在通过你身体里的神经网络进行传递。这段话表明()。

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

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第7题
在监督学习任务中,使用一个神经网络A数据进行分类,假设类的数量是2,则该神经网络输出层中的神经元的数量为2。()
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第8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9题
在前向型的神经网络中,每个输入字段都会对应一个输入神经元。()
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第10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

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第11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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