SPSS中神经网络模型()是一个前馈式有监督的结构,可以包含多个隐藏层,因变量可以是连续型、分类型。
A.MLP
B.RBF
C.BP
D.RBF
A.MLP
B.RBF
C.BP
D.RBF
第1题
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
第6题
A.神经网络和回归分析不同,没有任何假设的概率分布,是模式识别和误差最小化的过程,在每一次经验中提取和学习信息
B.神经网络具模糊推论能力,允许输出入变量具模糊性,归纳学习较难具备此能力
C.神经网络是有监督学习,神经网络学习就是不断调整权重的过程
D.神经网络可应用的领域相当广泛,模型建构能力强
E.神经网络可以建构非线性的模型,模型的准确度高
第7题
A.反向传播只能在前馈神经网络中运用
B.反向传播会经过激活函数
C.反向传播可以结合梯度下降算法更新网络权重
D.反向传播指的是误差通过网络反向传播
第9题
A.是否使用批量(batch)或小批量优化(mini-batchoptimization)
B.神经网络中局部最小值(鞍点)的存在性
C.在你能力范围内,你能够拥有多大的计算能力
D.需要调整的超参数的数量
第10题
设复合控制系统的方框图如图6-25所示,其中前馈补偿装置的传递函数为。式中,T为已知常数,。试确定使系统等效为II型系统时的λ1和λ2的数值。