对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（）。
A: 提高神经网络特征表示精确度
B: 加快训练权值参数和偏置参数
C: 科学评价训练模型
D: 提供训练集、测试集样本
A: 提高神经网络特征表示精确度
B: 加快训练权值参数和偏置参数
C: 科学评价训练模型
D: 提供训练集、测试集样本
B
举一反三
- 对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（） A: 提供训练集、测试集样本 B: 加快训练权值参数和偏置参数 C: 提高神经网络特征表示精确度 D: 科学评价训练模型
- 对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（）。 A: 提高神经网络特征表示精确度 B: 加快训练权值参数和偏置参数 C: 科学评价训练模型 D: 提供训练集、测试集样本
- 训练多层神经网络时，通过误差反向传播算法来训练模型参数。
- 训练多层神经网络时，通过误差反向传播算法来训练模型参数。 A: 正确 B: 错误
- 按误差反向传播训练的多层前馈网络称为？ A: 人工神经网络 B: BP神经网络 C: 深度信念网络 D: 卷积神经网络
内容
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对于多层神经网络，BP（反向传播）算法的直接作用是（）。
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前馈神经网络的模型训练通常采用反向传播(BP, back propagated)算法进行参数调优，BP算法是一种梯度下降算法。
- 2
BP神经网络是一种按照误差逆转传播算法训练的多层前馈网络，学习算法是（）
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神经网络需要训练的参数只有网络权值
- 4
BP网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一，是一种按误差逆传播算法训练的 多层前馈网络。