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
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
举一反三
- BP算法的意义不包括： A: 隐含层神经元可以直接直接观测其误差，也可以调整其权重 B: 网络误差是由多层信号累积导致，BP算法将误差“分配”到各个层 C: 从输出层开始，逐层调整自身权重 D: 输出层得到误差信号之后，将该误差按照权重比例“反传”给上一层神经元
- 关于前馈神经网络，以下说法不正确的是： A: 同层神经元之间存在连接 B: 在前馈神经网络FNN中，隐含层均为标准神经元，带有激活函数 C: 隐含层，是指其中神经元的状态在输出端无法直接观测 D: 隐含层输入的权重需要学习得到
- 多层前馈神经网络的特点有（） A: 除了输入层和输出层以外，还存在一个或者多个隐含层 B: 误差逆传播 C: 每层神经元与下层神经元全互连接，神经元之间不存在同层连接， 也不存在跨层连接 D: 外界信号从输入层，经由隐含层到达输出层，不存在信号的逆向传播
- 在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数（ ）? 输入数据大小;|神经元和神经元之间连接有无|相邻层神经元和神经元之间的连接权重|同一层神经元之间的连接权重
- 在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的（ ）参数。 A: 相邻层神经元和神经元之间的连接权重 B: 同一层神经元之间的连接权重 C: 输入数据大小 D: 神经元和神经元之间连接有无