构建一个神经网络,将前一层的输出和它自身作为输入。下列哪一种架构有反馈连接()。
A.循环神经网络
B.卷积神经网络
C.限制玻尔兹曼机
D.都不是
A.循环神经网络
B.卷积神经网络
C.限制玻尔兹曼机
D.都不是
A.输出层与输入层之间包含隐含层,且隐含层和输出层都拥有激活函数的神经元
B.神经元之间存在同层连接以及跨层连接
C.输入层仅仅是接收输入,不进行函数处理
D.每层神经元上一层与下一层全互连
A.除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练
B.对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层
C.使用新的数据集重新训练模型
D.所有答案均不对
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.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练,之后取所有值的平均值,而不只是训练单个DNN
B.DNN网络将Dropout率设置为p,也就是说,一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时,无论输入或者相关的参数是什么,它的输出值就会被设置为0
C.丢弃的神经元在训练阶段,对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因,所以每一次训练,它都像是在训练一个新的网络
D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术(比如MaxNorm)一起使用,来防止神经网络的过拟合
神经网络模型(Neural Network)因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元(Neuron)组成,每个神经元接受一个输入,对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中,哪一项是正确的()。
A.每个神经元有一个输入和一个输出
B.每个神经元有多个输入和一个输出
C.每个神经元有一个输入和多个输出
D.每个神经元有多个输入和多个输出
A.一种竞争学习型的无监督神经网络
B.将高维输入数据映射到低维空间,保持输入数据在高维空间的拓扑结构
C.SOM寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重
D.输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间
A.对的
B.不知道
C.看情况
D.不对