百度试题 题目在BP算法中,学习率选的越大,收敛速度越快。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
小的学习速率导致较长的训练时间,可能收敛很慢,不能保证网络的误差值不跳出误差表面的低谷而最终趋于最小误差值 D. 学习速率的选取范围在0.01-0.8之间 相关知识点: 试题来源: 解析 C.小的学习速率导致较长的训练时间,可能收敛很慢,不能保证网络的误差值不跳出误差表面的低谷而最终趋于最小误差值 ...
A.学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值变化量 B.大的学习速率可能导致系统的不稳定 C.小的学习速率导致较长的训练时间,可能收敛很慢,不能保证网络的误差值不跳出误差表面的低谷而最终趋于最小误差值 D.学习速率的选取范围在0.01-0.8之间查看答案
在「基础篇-如何理解BP算法：从错误中学习，在传递中进化」中主要讨论了基础的反向传播和梯度下降原理，...
是一种局部连接的前向神经网络,其主要组成部分与BP网络相同,可以通过“升维”的方式将低维线性不可分的问题转变成线性可分的问题,训练集简单且收敛速度快;Kohonen网络是一种由输入层和竞争层组成的无监督学习的自组织竞争型网络,其通过调整输入层和竞争层之间的连接权值进...
BP神经网络包括输入层、隐藏层和输出层三个部分,能够学习大量的输入-输出模式映射关系,且这种映射关系的数学方程无需事前揭示。BP神经网络主要是通过反向传播算法来更新各结点之间的权重,使得网络的预测结果逼近期望结果,其主要的学习过程大致可以分为正向传播、反向传播和学习收敛三个部分。
BP算法的演化 初步理解:梯度和反向传播 首先我们尝试感性地理解反向传播。 在「基础的深度神经网络—从多层感知机开始」中了解神经网络的基本结构和特性后,很可能会好奇数据是如何在网络中流动的,这么复杂的网络是如何学习到能够适应环境的参数w?为什么一个静态的网络能够动起来学习到数据中的信息,这就不得不说到信息...
单个粒子在飞行过程中,总是参照群体当前最聚集位置和粒子本身曾经达到的最优位置来调整下一步飞行速度和方向 C. 粒子群优化算法只能找到近优解,不能找到最优解 D. 算法存在着在搜索初期收敛速度较快,在后期易于陷入局部最优的问题 查看完整题目与答案 【单选题】在虚拟页式存储管理系统中,LRU算法是...
作者为2018年图灵奖得主,Geoffrey Hinton(1983年玻尔兹曼机,1986年反向传播算法,2012年卷积神经网络改进,被称为“神经网络之父”),Yann LeCun(1980年卷积神经网络,被称为“卷积神经网络之父”),YoShua Bengio(著作《深度学习》花书,1990年结合神经网络与概率模型,2000年使用高维词向量表征自然语言)。
在金属材料塑性成形的相关研究领域中,反向传播神经网络(Backward Propagation Neural Network,BPNN) 的应用最为广泛(包括采用BP 算法的DNN),循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN) 和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 也有...