分层型神经网络将一个网络模型中的所有神经元功能分为若干层,一般有输入层、( )和输出层。
A: 算法层
B: 中间层
C: 网络层
D: 运算层
A: 算法层
B: 中间层
C: 网络层
D: 运算层
B
举一反三
- 根据神经元的不同连接方式,可将神经网络分为两大类:分层网络和相互连接型网络。分层网络将一个神经网络模型中的所有神经元按照功能分为若干层。一般有输入层、隐含层(中间层)和输出层,各层顺次连接。下面图形( )对应的是相互连接型网络。 未知类型:{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- RBF神经网络是由( )组成的前向网络。 A: 一个隐层和一个输出层 B: 运算层和结束层 C: 一个中间层和一个输出层 D: 输入层和输出层
- 人工神经网络的网络层包括输入层、输出层和【1】
- 假设一个BP神经网络的输入层、隐层和输出层分别有3、6和4个神经元,请问这个网络一共有多少个权重需要训练?
- BP网络是一种前馈网络,即误差反向传播神经网络,一般的前馈网络包括:一个输入层、一个输出层、若干隐单元。()
内容
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BP神经网络的拓扑结构一般为三层,分别是输入层、输出层以及() A: 隐含层 B: 表示层 C: 网络层 D: 反馈层
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在递归网络中,多个神经元互连以组织一个互连神经网络,有些神经元的输出被反馈至神经元的() A: 同层 B: 同层或前层 C: 前层 D: 输出层
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OSI参考模型将网络划分为物理层、数据链路层、网络层、()、会话层、表示层、应用层 A: 传输层 B: 网络接口层 C: 网络互联层 D: 接入层
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具有递阶分层结构,由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通;神经元从一层连接至下一层,不存在同层神经元间的连接的神经网络是() A: 前馈网络 B: 递归网络 C: Elmman网络 D: Hopfield网络
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BP(后向传播)神经网络是一种带有反馈功能的多层前向网络,关于“前向”、“后向”的说法正确的有( )。 A: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层 B: 网络的输出由输出层反向传回至各隐藏层 C: 网络的输出误差由输出层反向传回至输入层 D: 网络的输出误差由输出层反向传回至各隐藏层