讨论BP神经网络的训练过程中学习步长、隐层个数、隐层单元数等参数如何调整
举一反三
- BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整。（ ）
- 【单选题】以下有关BP网络说法错误的是() A. BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络 B. 反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小 C. 正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出 D. BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整
- 以下有关BP网络说法错误的是（ ）。 A: BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整 B: BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络 C: 正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出 D: 反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小
- BP网络是一种前馈网络,即误差反向传播神经网络,一般的前馈网络包括:一个输入层、一个输出层、若干隐单元。()
- 下面关于BP神经网络的说法中，错误的说法是哪个？ A: BP神经网络是前馈神经网络 B: BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的 C: BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层 D: BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射