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[单选题]

()用于将非线性引入神经网络。它会将值缩小到较小的范围内。

A.损失函数

B.优化函数

C.激活函数

D.目标函数

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更多“()用于将非线性引入神经网络。它会将值缩小到较小的范围内。”相关的问题
第1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2题
激活函数的作用为给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,深层神经网络表达能力更强大,可以应用到众多的非线性模型中。()
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第3题
HighBias(高偏差)解决方案:()。

A.Boosting

B.复杂模型(非线性模型、增加神经网络中的层)

C.更多特征

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第4题
神经网络既善于隐式表达知识,又具有很强的逼近非线性函数的能力。()
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第5题
所谓神经网络控制系统是指利用工程技术手段模拟人脑神经网络的结构和功能的一种技术系统,它是一种大规模并行的非线性动力学系统。()
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第6题
下列哪一项在神经网络中引入了非线性()

A.随机梯度下降

B.修正线性单元(ReLU)

C.卷积函数

D.以上都不正确

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第7题
()用于限制暂态过电压和分流浪涌电流的装置。它至少应包含一个非线性电压限制元件。

A.电流继电器

B.浪涌保护器

C.电压继电器

D.空气开关

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第8题
后向传播是一种用于分类的()算法,使用梯度下降方法,它搜索一组权重,这组权重可以对数据建模,使得数据元组的网络类预测和实际类标号之间的均方差距离最小。

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

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第9题
下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是()。

A.是一种端到端学习的方法

B.是一种无监督学习的方法

C.实现了非线性映射

D.隐含层数目大小对学习性能影响不大

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第10题
循环神经网络的目的是()。

A.完善数据

B.数据赋值

C.处理序列数据

D.引入参数

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第11题
下面对浅层学习和深度学习描述不正确的是()。

A.线性回归分析是一种浅层学习方法

B.K-means聚类是一种浅层学习方法

C.包含了若干隐藏层的前馈神经网络是一种深度学习方法

D.浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射

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