是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数是解决BP神经网络学习问题的关键问题之一。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
举一反三
- 是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数是解决BP神经网络学习问题的关键问题之一。
- 中国大学MOOC: 是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数是解决BP神经网络学习问题的关键问题之一。
- ( )一定存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数
- 关于BP神经网络，描述不正确的是（ ） A: BP神经网络中，层与层的连接是双向的，信息的传播是单向的 B: BP神经网络是多层前向（前馈）网络 C: BP学习算法中，误差信息是反向传播的，即从第一个隐层到输出层逐层修改各层神经元的连接权值，从而使网络误差最小。 D: 是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数是解决BP神经网络学习问题的关键问题之一。
- BP神经网络具有优秀的学习能力，能够逼近任意给定复杂度的函数。