（）是用于神经网络反向传播算法学习的收敛算法，用有限求解步骤逼进函数的解
A: 梯度下降法
B: 局部最优解
C: 模糊逻辑
D: 混沌
A: 梯度下降法
B: 局部最优解
C: 模糊逻辑
D: 混沌
举一反三
- 对于非线性约束规划模型，以下说法正确的是 A: 梯度算法一定能获得全局最优解 B: 蒙特卡罗法是一种确定性的求解算法 C: 梯度算法可以获得局部最优解 D: 罚函数法结合梯度算法可以获得局部最优解
- 梯度下降算法是一种求解全局最优解的方法
- 基于梯度的数值优化算法容易陷入局部最优解,不适用于求解复杂系统的全局最优解。(<br/>)
- 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
- 关于误差反向传播算法，下列说法正确的是______。 A: 误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型 B: 误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法 C: 使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度 D: 使用误差反向传播算法可以更新权值，最小化损失函数