人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。
第1题:
A、判断阶段
B、预测阶段
C、验证阶段
D、训练阶段
第2题:
A.学习率(learningrate)太低
B.正则参数太高
C.陷入局部最小值
D.以上都有可能
第3题:
配戴助听器或人工耳蜗训练的目的是什么?
第4题:
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
第5题:
神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。()
第6题:
研究存货保险储备量的目的就是要寻找缺货成本的最小化
第7题:
简述布尔函数最小化的作用。
第8题:
以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的有()
第9题:
神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒
可以处理冗余特征
训练ANN是一个很耗时的过程
至少含有一个隐藏层的多层神经网络
第10题:
串行处理
非线性映射
需进行训练学习
适应与集成
可软硬件实现
第11题:
对
错
第12题:
是前馈神经网络
是单层反馈型非线性神经网络
具有函数逼近问题
是多层反馈型非线性神经网络
第13题:
A.其他选项都不对
B.没啥问题,神经网络会正常开始训练
C.神经网络可以训练,但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西
D.神经网络不会开始训练,因为没有梯度改变
第14题:
A.模型梯度快速变大
B.模型权重变为NaN值
C.每个节点和层的误差梯度值持续超多1.0
D.损失函数持续减小
第15题:
人工神经网络与专家系统的最大区别在于:人工神经网络属于人类智能的功能模拟,而专家系统则偏重对人脑结构的模拟。
第16题:
当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习,但是深度学习的局限是需要大量人工干预,比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等,费时费力。()
第17题:
金融投资的目的就是()。
第18题:
人工神经网络(artificial neural network,ANN)
第19题:
人工神经网络
第20题:
损失函数
优化函数
反向传播
梯度下降
第21题:
收益最大化
风险最小化
投资净效用最大化
收益率最大化和风险最小化
第22题:
对
错
第23题:
对
错