A.反向传播只能在前馈神经网络中运用
B.反向传播会经过激活函数
C.反向传播可以结合梯度下降算法更新网络权重
D.反向传播指的是误差通过网络反向传播
A.先反向传播计算出误差,再正向传播计算梯度
B.只有反向传播计算梯度
C.只有反向传播计算输出结果
D.先正向传播计算出误差,再反向传播计算梯度
A.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话,那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0
B.可以采用ReLU激活函数有效的解决梯度消失的情况
C.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于无穷大
D.可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解梯度爆炸
A.再下一层模板及支撑可以拆除
B.再下一层模板及支撑不得拆除
C.再下一层支撑仅可拆除一部分
D.再下一层支撑可拆除一半
A.贝叶斯算法
B.支持向量机算法
C.神经网络算法
D.决策树算法
A.单层的全互连的反馈型神经网络
B.多层的非全互连的反馈型神经网络
C.单层的非全互连的反馈型神经网络
D.多层的全互连的反馈型神经网络