单层感知器是一个非线性分类器。
单层感知器是一个非线性分类器。
单个感知器和多层感知机的能力没有差别。
单个感知器和多层感知机的能力没有差别。
单个感知器和多层感知机的能力没有差别。 A: 正确 B: 错误
单个感知器和多层感知机的能力没有差别。 A: 正确 B: 错误
以下关于感知器算法说法错误的是 A: 即使训练数据集线性可分，感知器算法也不一定收敛 B: 当感知器算法存在多个解时，对于同一个训练集，感知器初始值不同，最后得到的解可能不同 C: 当训练集线性不可分时，袋式算法使感知机也可以收敛到一个相对理想的解 D: 多层感知机是感知机的推广，克服了感知机不能对线性不可分数据识别的弱点
以下关于感知器算法说法错误的是 A: 即使训练数据集线性可分，感知器算法也不一定收敛 B: 当感知器算法存在多个解时，对于同一个训练集，感知器初始值不同，最后得到的解可能不同 C: 当训练集线性不可分时，袋式算法使感知机也可以收敛到一个相对理想的解 D: 多层感知机是感知机的推广，克服了感知机不能对线性不可分数据识别的弱点
以下关于感知器算法说法正确的为 A: 只要是训练数据集线性可分，感知器算法就一定能收敛。 B: 感知机学习算法存在许多的解，对同一个训练集来说，感知机初值的选择不同，最后得到的解就可能不同。 C: 当训练数据集线性不可分的情况下，袋式算法(PocketAlgorithm)使感知机也可以收敛于一个相对理想的解。 D: 多层感知器是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。
以下关于感知器算法说法正确的为 A: 只要是训练数据集线性可分，感知器算法就一定能收敛。 B: 感知机学习算法存在许多的解，对同一个训练集来说，感知机初值的选择不同，最后得到的解就可能不同。 C: 当训练数据集线性不可分的情况下，袋式算法(PocketAlgorithm)使感知机也可以收敛于一个相对理想的解。 D: 多层感知器是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。
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
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
【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
【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
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
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
智能体嵌入于环境当中，能够通过感知器感知环境，并且通过效应器影响环境，自主完成给定的设计目标。
智能体嵌入于环境当中，能够通过感知器感知环境，并且通过效应器影响环境，自主完成给定的设计目标。
多层感知器是感知器的推广,克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。(<br/>)
多层感知器是感知器的推广,克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。(<br/>)