参数调整:在实际应用中,可以根据系统的特点和环境的不确定性,对神经网络的参数进行调整,使其更适应实际情况,提高鲁棒性和容错性。 例如,在自动驾驶汽车的控制系统中,为了提高系统的鲁棒性和容错性,可以采用集成学习方法,结合多个不同的传感器数据进行决策;同时引入异常检测机制,监控驾驶环境的变化,及时发现异常情况并进...
神经网络的缺点包括( )A.对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力B.需要大量的参数,如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值等C.输出结果难以解释D.分类的准确度不高
神经网络具有以下哪些特点?A.能够充分逼近复杂的非线性关系B.可以并行分布处理C.具有高度的鲁棒性和容错能力D.具有学习能力和自组织能力
2. 高容错性和鲁棒性 最简单的例子,把10个人,相邻的脚绑起来,让后向前走,这时候,其中有一个人出错了,会导致整体摔倒等失误行为,那么,把基数增加到20、50、100等等,一个人出错,对整体的影响将越来越小。正是由于人工神经网络的神经元基数非常 编辑于 2023-08-09 22:30・IP 属地广东 ...
109 神经网络的缺点包括( ) A 对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力B 需要大量的参数,如网络拓扑结构 权值和阈值的初始值等C 输出结果难以解释D 分类的准确度不高正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错猜您对下面的试题感兴趣:点击查看更多与本题相关的试题...