Hebb定律指出，当两个神经元有相同的输出时，它们之间的连接权重就会
A: 减弱
B: 保持不变
C: 增强
A: 减弱
B: 保持不变
C: 增强
举一反三
- 下面哪个方程最好描述了Hebb学习规则（）。 A: 两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接权的强度增强 B: 两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接权的强度减弱 C: 两个神经元，一个兴奋，另一个抑制，它们之间连接权的强度增强 D: 两个神经元，一个兴奋，另一个抑制，它们之间连接权的强度不变
- 赫布（Hebb）规则认为，权重变化与神经元的输出成正比。
- 两个神经元之间传递信息的结构叫做？ A: 神经连接 B: 突触
- 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