多层感知机模型主要解决感知机模型所不能解决的什么问题
A: 线性问题
B: 两层感知
C: 非线性问题
D: 多层感知
A: 线性问题
B: 两层感知
C: 非线性问题
D: 多层感知
C
举一反三
内容
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单层感知机无法解决异或问题，这是因为异或问题是一个非线性问题，而单层感知机属于一种线性分类器。
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对于一个图像识别问题，下列哪种神经网络可以更好解决这个问题。（ ） A: 循环神经网络 B: 卷积神经网络 C: 感知机 D: 多层感知机
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多层感知机可以解决异或(XOR)问题 A: 正确 B: 错误
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单层感知机无法解决异或（非线性）问题
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以下关于感知机的说法错误的是 。 A: 感知机实际上是通过构造超平面实现对不同点的分类 B: 感知机中第一次引入了学习的概念,一定程度上模拟了人脑的学习功能 C: 单层感知机模型也适合解决线性和非线性问题 D: 感知机与神经元模型最大的区别在于感知机模型可以对训练样本进行学习