BP神经网络的训练阶段是指输入样本对网络的连接权进行调整，以使该网络实现给定样本的输入输出映射关系。
举一反三
- BP神经网络的训练阶段是指输入样本对网络的连接权进行调整，以使该网络实现给定样本的输入输出映射关系。 A: 正确 B: 错误
- BP神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值,以使网络的输出不断地接近期望输出。
- 下列各项是对神经网络BP训练算法的描述，哪些选项描述正确（ ）。 A: 手工选取样本，并提取样本特征。 B: 将样本特征归一化后输入神经网络，根据用于训练的相关公式得到输出误差值。 C: 首先用比较大的随机数给网络权值赋初值。 D: 如果输出误差值满足要求，训练结束，输出网络权值。
- 以下对人工神经网络说法错误的是（ ）。 A: 当输入一个非样本数据时，已经训练好的神经网络将无法给出输出值 B: 人工神经网络利用最速下降法反复调整网络的连接权值，使网络的实际输出和目标输出值一致 C: 人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象 D: 可以用最速下降法来调整人工神经网络的连接权值
- 以下对人工神经网络说法错误的是（ ）。 A: 人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象。 B: 可以用最速下降法来调整人工神经网络的连接权值。 C: 当输入一个非样本数据时，已经训练好的神经网络将无法给出输出值。 D: 人工神经网络利用最速下降法反复调整网络的连接权值，使网络的实际输出和目标输出值一致。