关于感知机(perceptron),下列说法错误的是
A.感知机由Rosenblatt于1957年提出,是神经网络的基础
B.感知机是二分类的线性分类模型,属于有监督学习算法
C.感知机是二分类的线性分类模型,属于无监督学习算法
D.感知机的预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预测的,因此属于判别模型
A.感知机由Rosenblatt于1957年提出,是神经网络的基础
B.感知机是二分类的线性分类模型,属于有监督学习算法
C.感知机是二分类的线性分类模型,属于无监督学习算法
D.感知机的预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预测的,因此属于判别模型
A、endemic
B、seasonal
C、no endemic
D、natural zoonosis
A. 硬脊膜外腔(epidural)、硬脊膜周围腔(peridural)、硬脊膜外腔(extraduralspacE.是同义词
B. B.硬脊膜周围腔是硬脊膜和椎骨骨膜之间的腔
C. C.硬脊膜外腔向颅侧通过枕骨大孔与颅内相通
D. D.尾端与骶管相连
E. E.硬脊膜外腔终止于横跨骶裂孔的膜
A、程序最后两行的计算结果是相等的
B、程序最后两行的计算结果是不相等的
C、程序最后两行的的目的是计算相对熵,其是交叉熵与信息熵的差值
D、程序的目的是计算相对熵,其不具备对称性
A、交叉熵
B、联合熵
C、互信息
D、相对熵
A、反向传播算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成,不存在迭代过程
B、在正向传播过程中,输入信息通过输入层经隐含层,逐层处理并传向输出层
C、如果经过正向传播,在输出层得不到期望的输出值,则利用输出与期望计算目标函数(损失函数),转入反向传播
D、反向传播需要逐层求出目标函数对各神经元权值的偏导数,构成目标函数对权值向量的梯度,作为修改权值的依据。在机器学习中,训练数据通常是给定和固定的,而权重参数等是作为变量并进行更新的
A、最后一行是计算p和q之间的KL散度
B、最后一行是计算p和q之间的JS散度
C、最后一行是计算p和q之间的条件熵
D、最后一行是计算p和q之间的交叉熵
A、最后一行是计算p和q之间的KL散度
B、最后一行是计算p和q之间的JS散度
C、最后一行是计算p和q之间的条件熵
D、最后一行是计算p和q之间的交叉熵
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