在误差逆传播算法中，输出层神经元权重的调整机制和感知机的学习规则相比：
A: 考虑到线性不可分问题，学习规则更为复杂
B: 一模一样，等价于多个感知机
C: 遵循相同的原理，激励函数可能有所不同
D: 所有输出层神经元的权重需要同步调整
A: 考虑到线性不可分问题，学习规则更为复杂
B: 一模一样，等价于多个感知机
C: 遵循相同的原理，激励函数可能有所不同
D: 所有输出层神经元的权重需要同步调整
举一反三
- 在误差逆传播算法中，输出层神经元权重的调整机制和感知机的学习规则相比：
- 下面关于感知机的说法中错误的是() A: 感知机只有输出层参与数据的处理过程 B: 感知机是一种分类器模型 C: 在感知机输入层增加恒为1的神经元,其到输出层权重就是偏置项 D: 在感知机中引入激活函数可以解决线性不可分问题
- 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
- 下列关于Frank Rosenblatt提出的感知机模型，说法错误的是______。 A: 感知机由输入层和输出层两层神经元组成 B: 感知机的输入层是可以进行运算的功能神经元 C: 感知机的学习过程是给定一个有标记的训练数据集，确定权重向量的过程 D: 感知机是第一个用算法来精确定义的神经网络模型
- FNN中多层神经元的权重调整主要包含那几个难点？ A: 如何分配误差到各个层？ B: 如何调整隐含层神经元的权重 C: 如何解决全连接层计算量问题 D: 如何解决输出层的分类问题