神经网络模型一般使用（）优化求解算法。
A: 、随机梯度下降
B: 、奇异值分解
C: 、Gibbs采样
D: 、期望最大化（EM）
A: 、随机梯度下降
B: 、奇异值分解
C: 、Gibbs采样
D: 、期望最大化（EM）
举一反三
- 神经网络使用哪些算法（ ）。 A: K-Means算法 B: 误差的反向传播算法 C: 梯度下降算法 D: 最大期望算法
- BP神经网络两个非常重要算法是：随机梯度下降算法和__________。
- 下面梯度下降说法错误的是（） A: 随机梯度下降是梯度下降中最常用的一种。 B: 梯度下降包括随机梯度下降和批量梯度下降 C: 梯度下降算法速度快且可靠 D: 随机梯度下降是深度学习算法当中常用的优化算法之一
- 使用梯度下降法求解神经网络的权重参数的主要原因是（）。 A: 神经网络模型过于复杂，解析式无线接近NP问题，无法直接获得解析解 B: 神经网络参数数量庞大，无法求精确解 C: 梯度下降算法的计算速度比求解析解更快 D: 梯度下降算法更符合计算机的运行思维
- 在梯度下降算法中,通过调整()可以优化神经网络。 A: 方向 B: 学习率或者步长 C: 神经元个数 D: 输入值