以下关于神经网络模型描述正确的是()。
A.神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络,每一层的输出变量都是下一层的输入变量
B.神经网络模型建立在多神经元之上
C.神经网络模型中,无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算
D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题
A.神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络,每一层的输出变量都是下一层的输入变量
B.神经网络模型建立在多神经元之上
C.神经网络模型中,无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算
D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题
A.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等
B.有三种分类器评价或比较尺度:预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度
C.统计方法包括决策树法和规则归纳法
D.神经网络方法主要是BP算法
A.隐藏层层数增加,模型能力增加
B.Dropout的比例增加,模型能力增加
C.学习率增加,模型能力增加
D.都不正确
A.加入更多层,使神经网络的深度增加
B.有维度更高的数据
C.当这是一个图形识别的问题时
D.以上都不正确
A.每一次Epoch都会对之前的参数进行调整,迭代次数越多,损失函数一般越小
B.训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
C.在训练神经网络过程中,参数不断调整,其调整的依据是基于损失函数不断减少
D.模型参数量越多越好,但没有固定的对应规则
A.激活函数都是非线性函数
B.激活函数大多数是非线性函数,少数是线性函数
C.激活函数都是线性函数
D.激活函数部分是非线性函数,部分是线性函数
A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题
B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
A.人工智能指的是真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器
B.阿尔法围棋的核心系统属于基于神经网络的深度学习,过大量数据分析学习棋谱,再通过增强学习的方法自我博弈,寻找比基础棋谱更多的打击点来击败对手
C.人工智能、机器学习与深度学习是相对独立的,它们之间没有必然的联系
D.神经网络是目前人工智能领域的研究热点之一,是一种模拟动物神经网络行为特征,进行并行信息处理的算法模型
A.神经网络模拟人的心智
B.神经网络参考人大脑的结构
C.神经网络模拟人的行为方式
D.神经网络模拟人思考方式
A.关于神经网络,著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念
B.MP模型的提出标志着神经计算时代的开始
C.人工神经网络的基本模型有:单层前向神经网络和隐层前向神经网络
D.人脑神经系统的基本单元是神经元,一般所说的神经元是双极神经元,由细胞体、一个轴突和若干树突组成