BP算法的意义不包括：
A: 隐含层神经元可以直接直接观测其误差，也可以调整其权重
B: 网络误差是由多层信号累积导致，BP算法将误差“分配”到各个层
C: 从输出层开始，逐层调整自身权重
D: 输出层得到误差信号之后，将该误差按照权重比例“反传”给上一层神经元
A: 隐含层神经元可以直接直接观测其误差，也可以调整其权重
B: 网络误差是由多层信号累积导致，BP算法将误差“分配”到各个层
C: 从输出层开始，逐层调整自身权重
D: 输出层得到误差信号之后，将该误差按照权重比例“反传”给上一层神经元
举一反三
- FNN中多层神经元的权重调整主要包含那几个难点？ A: 如何分配误差到各个层？ B: 如何调整隐含层神经元的权重 C: 如何解决全连接层计算量问题 D: 如何解决输出层的分类问题
- BP算法的核心思想是将输出误差以某种形式通过隐含层向输出层逐层反传。
- 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（ ）? 输入数据大小;|神经元和神经元之间连接有无|相邻层神经元和神经元之间的连接权重|同一层神经元之间的连接权重
- 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
- 在BP学习算法中，误差信息是反向传播的，即从第一个隐层到输出层逐层修改各层神经元的连接权值，从而使网络误差最小。