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
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
举一反三
- 梯度下降算法是一种求解全局最优解的方法
- 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）
- BP神经网络的三个训练命令：trainbfg, traingd, traingdm 分别用的是什么算法？ A: 梯度下降算法，梯度下降动量，牛顿算法 B: 梯度下降动量，梯度下降算法，牛顿算法 C: 准牛顿算法，梯度下降动量，梯度下降算法 D: 准牛顿算法，梯度下降，梯度下降动量算法
- 根据______步骤可完成一轮神经网络的训练。①设置模型参数初始值②将预测值与标签值比较，计算损失③正向计算神经网络的预测值④根据梯度下降法逐层反向更新网络模型参数⑤采用误差反向传播算法计算梯度信息 A: ①②③④⑤ B: ①③②⑤④ C: ①③②④⑤ D: ①②③⑤④
- （）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