在神经网络中,“梯度消失”问题的主要原因是()。A.梯度趋近于零B.梯度为负数C.被 Pooling 丢弃D.被 Dropout 丢弃

在神经网络中,“梯度消失”问题的主要原因是()。

A.梯度趋近于零

B.梯度为负数

C.被 Pooling 丢弃

D.被 Dropout 丢弃


参考答案和解析
反向传播更新参数

相关考题:

肾外髓部高渗梯度形成的主要原因是();内髓部高渗梯度形成则与()和有关。

神经网络的研究主要分为3个方面的内容,即() A.神经网络的应用B.神经元模型C.神经网络结构D.神经网络学习算法

在神经网络控制在理论和实践上,下列不属于研究的重点的是()。 A.神经网络的稳定性与收敛性问题。B.神经网络学习算法的实时性。C.神经网络控制器和辨识器的模型和结构。D.神经网络处理的对象。

对于一个分类任务,如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的,二是都设成0,下面哪个叙述是正确的?( ) A.其他选项都不对B.没啥问题,神经网络会正常开始训练C.神经网络可以训练,但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西D.神经网络不会开始训练,因为没有梯度改变

神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸?( ) A.模型梯度快速变大B.模型权重变为NaN值C.每个节点和层的误差梯度值持续超多1.0D.损失函数持续减小

()是用于神经网络反向传播算法学习的收敛算法,用有限求解步骤逼进函数的解A、梯度下降法B、局部最优解C、模糊逻辑D、混沌

梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。

()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A、损失函数B、优化函数C、反向传播D、梯度下降

在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。

以下是《人工神经网络在传感器目标识别中的应用》论文的目次:一.概述二.数学基础知识三.传感器基础知识四.人工神经网络简介五.人工神经网络在目标识别中的应用六.仿真七.结论八.致谢九.参考文献。它是一种仿教科书式的论文,其在目次上存在的主要问题是()A、概述的设置B、数学基础的介绍C、传感器基础的介绍D、“人工神经网络在目标识别中的应用”篇幅比例偏少

它是一种仿教科书式的论文,其在目次上存在的主要问题是()。A、概述的设置B、数学基础的介绍C、传感器基础的介绍D、“人工神经网络在目标识别中的应用”篇幅比例偏少

在第一次神经网络的研究中,针对感知机无法解决异或XOR问题的缺陷,人工智能专家们的新思路包括()。A、引入非线性变换B、引入线性变换C、引入单层神经网络D、引入多层神经网络

目前,深度学习主要包括()。A、前馈神经网络B、卷积神经网络C、循环神经网络D、对抗神经网络

在等电点聚集电泳系统中,形成pH梯度的主要原因是()A、系统中有pH梯度支持介质B、系统中有两性电解质载体C、系统中有不同等电点的蛋白质D、系统中阳极槽装酸液,阴极槽装碱液

对于一个图像识别问题(在一张照片里找出一只猫),下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题()?A、循环神经网络B、感知机C、多层感知机D、卷积神经网络

多选题在第一次神经网络的研究中,针对感知机无法解决异或XOR问题的缺陷,人工智能专家们的新思路包括()。A引入非线性变换B引入线性变换C引入单层神经网络D引入多层神经网络

问答题简述RBF神经网络和BP神经网络的主要区别。

单选题在定态二元体系的传质过程中,引起某组分发生分子扩散的原因是()A温度梯度B压力梯度C速度梯度D浓度梯度

多选题目前,深度学习主要包括()。A前馈神经网络B卷积神经网络C循环神经网络D对抗神经网络

填空题连接主义的原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与()。

单选题在神经网络控制在理论和实践上,下列不属于研究的重点的是()A神经网络的稳定性与收敛性问题。B神经网络学习算法的实时性。C神经网络控制器和辨识器的模型和结构。D神经网络处理的对象。

单选题()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A损失函数B优化函数C反向传播D梯度下降

单选题它是一种仿教科书式的论文,其在目次上存在的主要问题是()。A概述的设置B数学基础的介绍C传感器基础的介绍D“人工神经网络在目标识别中的应用”篇幅比例偏少

判断题梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。A对B错

填空题肾外髓部高渗梯度形成的主要原因是();内髓部高渗梯度形成则与()和()有关。

单选题连续型Hopfield网络()。A是前馈神经网络B是单层反馈型非线性神经网络C具有函数逼近问题D是多层反馈型非线性神经网络

填空题上坡扩散产生的主要原因是存在有化学位梯度或()。

BP神经网络的学习规则是? (1.0分) [单选.] A. 梯度上升法 B. 梯度下降法 C. 梯度提升法 D. 梯度曲线法