# 只有一个隐藏层的神经网络definitialize_parameters(n_x,n_h,n_y):np.random.seed(2)# we set up a seed so that your output matches ours although the initialization is random.W1=np.random.randn(n_h,n_x)*0.01b1=np.zeros((n_h,1))W2=np.random.randn(n_y,n_h)*0.01b2=np.zeros((...
A.神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整,使得代价函数极小化 B.神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数 C.均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数(损失函数 D.神经网络神经元的输出都是传给其他神经元,不能再反馈回来 正确答案:A、B、C 13多选(3分) 关于模型...
对图像(不同的数据窗口数据)和滤波矩阵(一组固定的权重:因为每个神经元的多个权重固定,所以又可以看做一个恒定的滤波器filter)做内积(逐个元素相乘再求和)的操作就是所谓的『卷积』操作,也是卷积神经网络的名字来源。 非严格意义上来讲,下图中红框框起来的部分便可以理解为一个滤波器,即带着一组固定权重的神经元。
参考答案: 1)神经网络由大量的神经元互相联结而成。 2)大量神经元按不同方式联接,构成不同类型的神经元网格。 3)各神经元间联接强度由神经网络内部权值决定。当一个神经网络的结构确定后,将根据学习规则调整神经元间联接强度,从而获得有关问题领域的知识,即学习自适应和自组织。 根据学习规则调整神经元间联接强度...
一类是对第L层每个神经元的激活值 进行Normalization操作,比如BatchNorm/ LayerNorm/ InstanceNorm/ GroupNorm等方法都属于这一类; 另外一类是对神经网络中连接相邻隐层神经元之间的边上的权重进行规范化操作,比如Weight Norm就属于这一类。 一般机器学习里看到的损失函数里面加入的对参数的的L1/L2等正则项,本质上也...
(10 分) 答 1、CMAC 网络、RBF 网络、BP 网络的定义。1)MAC 是小脑模型联接控制器(Cerebellar Model Articulation Controller)的简称,它模拟了人脑的操纵控制系统。从每个 神经元来看,各神经元之间是一种线性关系,但从总体结构来看,CMAC 模型可适用 于非线性映射关系,而且该模型从初始阶段就具有泛化能力;2)径向...
为简单起见，我们跳过数据处理步骤并直接进行神经网络。词嵌入 首先，我们定义输入占位符。一旦我们定义了占位符，我们就会用词嵌入作为单词输入，并使用字符嵌入作为字符输入。然后我们将它们通过1层1维卷积神经网络，最大池化，连接词+ 字符表示，最后通过2层高速网络。我们在“卷积”和“高速网络”功能中加入“重用”...
网络神经复习题神经元人工触连接 知识改变命运,学习成就未来人工神经网络复习题及答案《神经网络原理》一、填空题1、从系统的观点讲,人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。3、神经网络按结构可分为前馈网络和...
解析 (1)神经网络就是使用物理上可实现的器件、系统和计算机,来模拟人脑结构和功能的人工系统。它由大量简单的神经元广泛互联,构成一个计算结构来模拟人脑的信息处理方式,反映了人脑功能的若干特性,并应用这种模拟来解决工程实际问题。 (2)主要应用于模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物等领域。
百度试题 题目简要回答人工神经网络的9个应用领域。相关知识点: 试题来源: 解析 参考答案: 1)模式识别和图像处理 2)信号处理 3)系统辨识 4)神经控制器 5)智能检测 6)控制和优化 7)预报与职能信息管理 8)通讯 9)空间科学反馈 收藏