下列关于“感知器”的说法不正确的是
A: 感知器的误差足够精确，权重能够快速收敛
B: 学习率用于控制权重调整
C: 感知器学习样本特征的过程在模型中体现为感知器权重的调整过程
D: 感知器的信号处理分为“输入、汇总、激活、输出”四个部分
A: 感知器的误差足够精确，权重能够快速收敛
B: 学习率用于控制权重调整
C: 感知器学习样本特征的过程在模型中体现为感知器权重的调整过程
D: 感知器的信号处理分为“输入、汇总、激活、输出”四个部分
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
- 以下关于感知器的说法错误的是（）。 A: 单层感知器可以解决异或问题 B: 感知器分类的原理是就是通过调整权重使两类不同的样本经过感知机模型后的输出不同 C: 单层感知器只能针对线性可分的数据集分类 D: 学习率可以控制每次权值调整力度
- 【单选题】以下关于感知机模型说法错误的是() A. 感知器模型由输入层和输出层两层构成，不失一般性 B. 感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型 C. 感知机能够求解异或问题 D. 感知器学习的基本思想
- 感知器其信号处理分为四个部分：输入、汇总、激活、输出
- 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