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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、输入数据大小 $;$神经元和神经元之间连接有无$;$相邻层神经元和神经元之间的连接权重$;$同一层神经元之间的连接权重

答案:C

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现在,深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点,但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f4f8-c07f-52a228da6010.html
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SOFTMAX函数,是用来将全数域函数结果映射到概率空间
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da6025.html
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K-means算法采用了哪些策略?()
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达芬奇架构计算单元主要包含的计算资源
有?
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目标检测的应用场景有()
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以下说法中错误的是()
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下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-cee0-c07f-52a228da602f.html
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在有监督学习中,我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项, 然后再用监督学习分别进行学习
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BN的本质就是利用优化变一下方差大小和均值位置,使得新的分布更切合数据的真实分布,保证模型的非线性表达能力
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da6000.html
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NLP中,对于文本预处理,word embedding具备单词大小写区分的能力。
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单选题
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随便搞的题库做做

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、输入数据大小 $;$神经元和神经元之间连接有无$;$相邻层神经元和神经元之间的连接权重$;$同一层神经元之间的连接权重

答案:C

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现在,深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点,但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f4f8-c07f-52a228da6010.html
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SOFTMAX函数,是用来将全数域函数结果映射到概率空间
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da6025.html
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K-means算法采用了哪些策略?()

A. 自底向上 $;$贪心策略
$;$自顶向下 $;$以上都是

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da600c.html
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达芬奇架构计算单元主要包含的计算资源
有?

A. 向量计算单元$;$标量计算单元$;$张量计算单元$;$矩阵计算单元

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e180-c07f-52a228da6037.html
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目标检测的应用场景有()

A. 智慧交通$;$智慧医疗$;$生产质检$;$厂区安防

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0d60-c07f-52a228da600d.html
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以下说法中错误的是()

A. SVM对噪声(如来自其他分部的噪声样本)具备鲁棒性$;$在adaoost算法中,所有被分错样本的权重更新比例不相同$;$boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法,二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重$;$给定n个数据点,如果其中一半用于训练,一半用户测试,则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少的

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da6026.html
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下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是()。

A. LSTM是简化版的RNN$;$LSTM是双向的RNN$;$LSTM是多层的RNN$;$LSTM是RNN的扩展,通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-cee0-c07f-52a228da602f.html
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在有监督学习中,我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项, 然后再用监督学习分别进行学习
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da6029.html
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BN的本质就是利用优化变一下方差大小和均值位置,使得新的分布更切合数据的真实分布,保证模型的非线性表达能力
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da6000.html
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NLP中,对于文本预处理,word embedding具备单词大小写区分的能力。

A. 正确$;$错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a980-c07f-52a228da6009.html
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