梯度下降是神经网络参数学习中的一种方法。（ ）
举一反三
- 下面对梯度下降方法描述，不正确的是（ ）。 A: 梯度方向是函数值下降最快方向 B: 梯度反方向是函数值下降最快方向 C: 梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法 D: 梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
- 下面对梯度下降方法描述不正确的是（ ） A: 梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法 B: 梯度反方向是函数值下降最快方向 C: 梯度方向是函数值下降最快方向 D: 梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
- （）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。 A: 人工智能 B: 深度学习 C: 人工神经网络
- 智慧职教: 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型，给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？每一个神经元都有输入、处理函数和输出。
- 在神经网络的训练过程中，（ ）方法被用来在参数空间中寻找一种使误差最小的最优参数。 A: 使用“模拟退火”技术 B: 使用随机梯度下降 C: 用多组不同的参数初始化多个神经网络，按标准方法训练后，取其中误差最小的解作为最终参数。 D: 遗传算法