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【判断题】
感知器模型由输入层、隐藏层和输出层三层构成,其本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型,旨在求出将输入空间中的实例划分为两类的分离超平面。( )
A.
正确
B.
错误
题目标签:
隐藏层
分离超平面
超平面
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参考答案:
举一反三
【单选题】假定你用一个线性SVM分类器求解二类分类问题,如下图所示,这些用红色圆圈起来的点表示支持向量如果移除这些圈起来的数据,决策边界(即分离超平面)是否会发生改变()
A.
Yes
B.
No
查看完整题目与答案
【多选题】隐藏层中常用的激活函数有 (多选) ( )。
A.
Cos
B.
ReLU
C.
Sigmoid
D.
Tanh
查看完整题目与答案
【判断题】感知机学习算法可以直观解释为:当一个实例点被误分类,即位于分离超平面的错误一侧时,则调整模型权重,使分离超平面向该误分类点的一侧移动,以减少该误分类点与超平面之间的距离,直至超平面越过该误分类点使其被正确分类。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【简答题】在线性可分情况下,训练数据集的样本点中与分离超平面距离最近的样本点的实例称为 。
查看完整题目与答案
【判断题】线性不可分时,最优分类超平面不存在
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】最优分类超平面是指()
A.
最漂亮的
B.
能将训练样本没有地分开的
C.
能将训练样本没有地分开,且两类训练样本中离超平面最近的样本与超平面之间的距离是最大的
查看完整题目与答案
【判断题】SVM是在特征空间上找到最佳的分离超平面,使得训练集上的正负样本间隔最大。是用来解决二分类问题,在引入核方法后也可以解决非线性问题。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【判断题】感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】以下能起到显示或隐藏层不同部分的功能是()。
A.
遮罩
B.
键空
C.
ALPHA
D.
以上都可以
查看完整题目与答案
AdobeAfterEffects考试题目
【单选题】浅层神经网络一般包括()个隐藏层
A.
0
B.
1~2
C.
5个以上
D.
10个以上
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A.
Cos
B.
ReLU
C.
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A.
正确
B.
错误
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A.
最漂亮的
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A.
正确
B.
错误
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A.
正确
B.
错误
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A.
遮罩
B.
键空
C.
ALPHA
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A.
0
B.
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