以下有关kohonen神经网路聚类模型正确的说法是？
A: Kohonen神经网络的聚类过程不需要计算样本之间的距离。
B: Kohonen输入层和输出层之间的权重修正不能使用梯度下降法。
C: kohonon神经网络输出层的神经元计算类似BP神经网络的输出神经元计算。
D: Kohonon神经网络聚类的组数实现可以确定。
A: Kohonen神经网络的聚类过程不需要计算样本之间的距离。
B: Kohonen输入层和输出层之间的权重修正不能使用梯度下降法。
C: kohonon神经网络输出层的神经元计算类似BP神经网络的输出神经元计算。
D: Kohonon神经网络聚类的组数实现可以确定。
举一反三
- 从人工神经网络结构来看，神经网络包括三个层次，即：输入层、________、输出层。
- 下面有关神经网络梯度消失说法错误的是（） A: 当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近输入层的权重难以更新。 B: 网络梯度消失可能导致有些权重难以更新，导致网路训练失败。 C: 网络梯度消失可以通过改变隐层和输出层的神经元激活函数减弱。 D: 网络梯度消失可以通过减少隐层神经元的个数减弱。
- 人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也简称为神经网络或类神经网络，其本质是一种【1】模型。从神经网络的逻辑架构来看，在网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。【2】负责接收信号，【3】负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到【4】。具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络，基于深度神经网络的学习研究称之为【5】。深度学习模型中最常用的模型有【6】网络、循环神经网络和生成式对抗网络候选项：A.深度学习 B.输入层 C. 输出层 D. 神经 E. 隐藏层 F. 计算 G. 数学 H. 卷积神经
- 假设一个BP神经网络的输入层、隐层和输出层分别有3、6和4个神经元，请问这个网络一共有多少个权重需要训练？
- 下列关于神经元模型神经网络的说法那一个是错误的?( ) A: 神经元模型看做一个简单的分类器 B: 神经元之间相互堆叠和连接形成的网络结构称为人工神经网路 C: 神经网络输出的结果包含着神经网络对输入数据的学习与认知 D: 神经网络的输出是个神经元输出的简单加和