多层感知机解决线性不可分问题的原理是
A: 分而治之,对原始问题空间进行划分
B: 将原始问题向更高维空间映射
C: 在输出层和隐含层之间形成非线性的分界面
D: 将原始问题在隐含层映射成线性可分问题
A: 分而治之,对原始问题空间进行划分
B: 将原始问题向更高维空间映射
C: 在输出层和隐含层之间形成非线性的分界面
D: 将原始问题在隐含层映射成线性可分问题
D
举一反三
- 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
- 多层感知机解决线性不可分问题的原理是：
- 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
- 在模式识别中，广义线性化是指从低维特征空间映射到高维特征空间，从而将一个非线性不可分问题映射为一个线性可分问题。 A: 正确 B: 错误
- 中国大学MOOC: 在模式识别中，广义线性化是指从低维特征空间映射到高维特征空间，从而将一个非线性不可分问题映射为一个线性可分问题。
内容
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【单选题】感知器算法能求解( ),其求解结果是( ) A: 线性可分问题;不唯一 B: 线性不可分问题;唯一 C: 线性可分问题;唯一 D: 线性不可分问题;不唯一
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【判断题】在模式识别中,广义线性化是指将特征空间从高维映射到低维,从而将非线性不可分问题变成线性可分问题。
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当样本在原始空间线性不可分时,可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分。
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关于多层神经网络，下列说法错误的是______。 A: 多层神经网络可以解决线性不可分的问题 B: 输出层和隐含层都是具有计算能力的功能 C: 多层神经网络是指增加了隐含层的神经网络 D: 规模大且复杂的多层人工神经网络可以代替人类的大脑
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多层感知机模型主要解决感知机模型所不能解决的什么问题 A: 线性问题 B: 两层感知 C: 非线性问题 D: 多层感知