感知机是只含输入层和输出层的一种浅层神经网络，两个感知机输出解决了”异或”问题，进一步扩展到多感知机输出，并增加了偏置单元。关于偏置单元的作用正确的是（）。
施加干扰，消除网络死循环，以达到输出收敛
举一反三
- 感知机是只含输入层和输出层的一种浅层神经网络，两个感知机输出解决了”异或”问题，进一步扩展到多感知机输出，并增加了偏置单元。关于偏置单元的作用正确的是（ ）。 A: 施加干扰，消除网络死循环，以达到输出收敛 B: 属于一种多层隐含层 C: 解决异或问题 D: 计算网络传播偏差信息
- 下面关于感知机的说法中错误的是() A: 感知机只有输出层参与数据的处理过程 B: 感知机是一种分类器模型 C: 在感知机输入层增加恒为1的神经元,其到输出层权重就是偏置项 D: 在感知机中引入激活函数可以解决线性不可分问题
- 以下关于多层感知机说法正确的是() A: 多层感知机比感知机只多了一个隐含层 B: 多层感知机可以解决线性不可分问题 C: 多层感知机只能有一个输出单元 D: 隐含层神经元的个数应当小于输入层神经元的个数
- 以下关于感知机说法正确的是( )。 A: 多层感知机比感知机只多了一个隐含层 B: 感知机只能形成线性判决平面,无法解决异或问题 C: 多层感知机可以有多个隐含层,但是只能有一个输出单元 D: 隐含层神经元的个数应当小于输入层神经元的个数
- 以下关于感知机模型说法错误的是（ ）。 A: 感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型 B: 感知器模型由输入层和输出层两层构成，不失一般性 C: 感知机能够求解异或问题 D: 感知器学习的基本思想：神经单元之间连接权的变化正比于输出单元期望输出与实际的输出之差
内容
- 0
以下关于感知机模型错误的是（）？ A: 感知器模型由输入层和输出层两层构成,不失-般性。 B: 感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型。 C: 感知机能够求解异或问题。 D: 感知器学习的基本思想:神经单元之间连接权的变化正比于输出单元期望输出与实际的输出之差。
- 1
为解决单个输出的感知机无法解决的异或问题，需要用有至少（）个输出的感知机？
- 2
下面关于感知机的说法中,错误的是() A: 感知机由输入层和输出层组成 B: 感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型 C: 感知机可以对异或问题进行求解 D: 感知机是最简单的人工神经网络模型
- 3
关于多层感知机的说法正确的是（ ）。 A: 多层感知机中只能包含一个隐藏层 B: 多层感知机是前馈型神经网络 C: 多层感知机不需要神经元 D: 多层感知是由多个输入层、一个输出层和多个隐藏层组成的
- 4
感知机是一种前馈网络模型，信息从输入层向输出层单向传递，实现从输入到输出的映射。