A、基于脑电波神经网络
B、基于脉冲神经网络
C、基于脑回路神经网络
D、基于类脑神经网络
答案:B
解析:基于脉冲神经网络的神经形态芯片已经可以搭建较大规模的类脑计算系统,为类脑计算模型提供快速运行平台。
A、基于脑电波神经网络
B、基于脉冲神经网络
C、基于脑回路神经网络
D、基于类脑神经网络
答案:B
解析:基于脉冲神经网络的神经形态芯片已经可以搭建较大规模的类脑计算系统,为类脑计算模型提供快速运行平台。
A. 决策树
B. 神经网络
C. 贝叶斯决策论
D. 支持向量机
A. 分类和计算
B. 清洗和处理
C. 辨识和分类
D. 存储和利用
A. 欧式距离
B. 夹角余弦(Cosine)
C. 信息熵
D. 曼哈顿距离
A. 降低特征维度
B. 增加样本数量
C. 添加正则项
D. 增加特征维度
A. 增加训练数据
B. 减少训练数据
C. 计算更多变量
D. 减少特征
解析:正确
A. 太小
B. 太大
C. 分布不均匀
D. 太接近零
解析:梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下
A. 树的数量
B. 树的深度
C. 学习速率