以下关于FNN和错误反向传播(BP)算法的说法错误的是
A.BP算法是从输入层开始,逐层计算δ信号调整自身权重,并且将δ信号传向后一层
B.BP算法的出现解决了多层神经网络权重调整困难的问题
C.BP算法的核心是对隐含层神经元误差E的估计
D.BP算法对多层网络训练时使用的sigmoid激活函数存在“梯度弥散”问题
A.BP算法是从输入层开始,逐层计算δ信号调整自身权重,并且将δ信号传向后一层
B.BP算法的出现解决了多层神经网络权重调整困难的问题
C.BP算法的核心是对隐含层神经元误差E的估计
D.BP算法对多层网络训练时使用的sigmoid激活函数存在“梯度弥散”问题
第1题
A.BP神经网络是前馈神经网络
B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的
C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层
D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射
第2题
A.BP神经网络是前馈神经网络
B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的
C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层
D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射
第4题
A.BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层,又称为多层前馈网络
B.反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值,使误差信号最小
C.正向传播是输入信息由输入层传至隐层,最终在输出层输出
D.输出层连接权调整、隐层连接权调整
第5题
A.相邻层神经元和神经元之间的连接权重
B.同一层神经元之间的连接权重
C.输入数据大小
D.神经元和神经元之间连接有无
第6题
A.在BP算法中,每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数
B.对前馈神经网络而言,BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小
C.BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐藏层进行参数更新的方法
D.BP算法将误差从后向前传递,获得各层单元所产生误差,进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数
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