中国大学MOOC: 前馈神经网络通过误差后向传播（BP算法）进行参数学习，这是一种（ ）机器学习手段
监督学习
举一反三
- 前馈神经网络通过误差后向传播（BP算法）进行参数学习，这是一种（ ）机器学习手段? 无监督学习|半监督学习|监督学习|无监督学习和监督学习的结合
- BP神经网络是一种按照误差逆转传播算法训练的多层前馈网络，学习算法是（）
- 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（ ）
- 前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数，因此是一种监督学习方法。
- 【单选题】BP神经网络是一种按照误差逆转传播算法训练的多层前馈网络,学习算法是() A. 误差学习算法 B. 泛化误差校正算法 C. 误差校正学习算法 D. 校正算法
内容
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BP神经网络是一-种( )神经网络。 A: 单层前向 B: 误差后向传播的多层前馈神经网络 C: 递归神经网络 D: 自组织映射
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中国大学MOOC: BP（后向传播）神经网络是一种多层前向（前馈）网络。以下关于“前向”、“后向”的说法正确的有（ ）。
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误差逆传播算法（Error BackPropagation， 简称BP）是最成功的训练多层前馈神经网络的学习算法。
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BP（后向传播）神经网络是一种多层前向（前馈）网络。以下关于“前向”、“后向”的说法正确的有（）。
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前馈神经网络的模型训练通常采用反向传播(BP, back propagated)算法进行参数调优，BP算法是一种梯度下降算法。