题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

梯度下降算法的正确步骤是什么？1.计算预测值和真实值之间的误差2.迭代更新，直到找到最佳权重3.把输入传入网络，得到输出值4.初始化随机权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重)值以减小误差（)

A.1,2,3,4,5

B.5,4,3,2,1

C.3,2,1,5,4

D.4,3,1,5,2

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ABCD

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第1题

梯度下降算法的正确步骤是()①计算预测值和真实值之间的误差②迭代跟新，直到找到最佳权重③把输入传入网络，得到输出值④初始化随机权重和偏差⑤对每一个产生误差的神经元，改变相应的(权重)值以减小误差

A.①②③

B.⑤④③②①

C.③②④

D.④③①⑤②

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第2题

反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？（）

A.预测结果与样本标签之间的误差

B.各个输入样本的平方差之和

C.各个网络权重的平方差之和

D.都不对

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第3题

梯度消失问题的认识哪个是正确的（)？

A.隐藏层太多时，可能导致靠近输入层的权重的偏导数太小而得不到更新

B.神经元处于Sigmoid等激活函数的饱和区工作，梯度值偏小

C.隐藏层神经元的个数太多导致

D.隐层的权重取值大容易导致梯度消失

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第4题

利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，最后（)

A.建立预测模型

B.确定预测值

C.计算预测误差

D.计算预测误差

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第5题

在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法)将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数（)？

A.同一层神经元之间的连接权重

B.相邻层神经元和神经元之间的连接权重

C.神经元和神经元之间连接有无

D.输入数据大小

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第6题

在一个神经网络里，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。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。实现的最佳的办法是（)

A.随机赋值，祈祷它们是正确的

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.以上都不正确

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第7题

感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值（)

A.梯度下降法

B.最小均方误差

C.最大均方误差

D.平均值法

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第8题

误差是指测量值和真实值之间的差值。（)

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第9题

以下哪些不是下降迭代算法的收敛准则（)？

A.点距准则

B.值差准则

C.柯西收敛准则

D.夹逼准则

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第10题

计算的结果值和期望的结果值之间的平均正差为（)

A.均方根误差

B.均方误差

C.平均绝对误差

D.平均正误差

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