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
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
A
举一反三
- 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
- 中国大学MOOC: 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（ ）
- 关于BP（反向传播）神经网络，正确的说法包括（ ）。 A: 至少包含一个隐藏层 B: 网络中下一层神经元与上一层的所有神经元连接 C: 是一种多层前向（前馈）人工神经网络 D: 同一层的神经元与神经元之间是连接的
- 下列说法正确的数量为（）：a. 前馈神经网络可以含有多个隐含层b. 前馈神经...同层神经元之间都存在连接，因此称为全连接
- 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
内容
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前馈神经网络和反馈神经网络的一个区别是，前馈神经网络各层神经元之间有连接，反馈神经网络层间神经元无连接。
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下面对前馈神经网络描述不正确的是（ ） A: 各个神经元接受前一级神经元的输入，并输出到下一级 B: 层与层之间通过“全连接”进行连接，即两个相邻层之间神经元完全成对连接 C: 同一层内的神经元相互不连接 D: 同一层内神经元之间存在全连接
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下面对前馈神经网络描述，不正确的是（ ） 。 A: 同一层内神经元之间存在全连接 B: 各个神经元接受前一级神经元的输入，并输出到下一级 C: 同一层内的神经元相互不连接 D: 层与层之间通过“全连接”进行连接，即两个相邻层之间神经元完全成对连接
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下面对前馈神经网络描述，不正确的是（ ） 。 A: 同一层内神经元之间存在全连接 B: 各个神经元接受前一级神经元的输入，并输出到下一级 C: 同一层内的神经元相互不连接 D: 层与层之间通过“全连接”进行连接，即两个相邻层之间神经元完全成对连接
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下面对误差反向传播（BP）描述，不正确的是（ ）。 A: 在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数 B: 对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小 C: BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐藏层进行参数更新的方法 D: BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差来让各层单元修正各单元参数