1. 下面关于神经元感知器的描述中，错误的说法是哪个？
A: 神经元感知器是一种简单的前馈式神经网络
B: 神经元感知器可以接收n个输入，对应n个权重值
C: 神经元感知器接收的n个输入对应n个偏置值
D: 神经元感知器经过激活函数变换后输出结果
A: 神经元感知器是一种简单的前馈式神经网络
B: 神经元感知器可以接收n个输入，对应n个权重值
C: 神经元感知器接收的n个输入对应n个偏置值
D: 神经元感知器经过激活函数变换后输出结果
举一反三
- 假设我们有一组样本数据，分为两个类别，且每个样本都由n维特征表示，那么： A: 感知学习的过程，权重保持不变 B: 感知器模型通过调整权重，所有样本都能激活神经元 C: 不用学习，感知器就可以正确预测样本的类型 D: 我们就可以使用感知器来学习样本，“感知”到两类样本的差别
- 感知器是模拟生物神经元行为的机器，有与生物神经元相对应的部件，下面属于模拟生物神经元的部件为：___________。（） A: 权重； B: 激活函数； C: 偏置； D: 输入输出；
- 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
- XOR问题可用下面哪个模型解决？ （ ） A: 神经元 B: 单层感知器 C: 多层感知器
- 以下关于感知器说法错误的是:( )。 A: 感知器是最简单的前馈式人工神经网络 B: 感知器中的偏置只改变决策边界的位置 C: 单层感知器可以用于处理非线性学习问题 D: 可为感知器的输出值设置阈值使其用于处理分类问题