神经网络试题（神经网络试题答案）

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关于神经网络BP算法的输入问题

1、可以的！之所以叫BP网络，是因为使用了反向传递算法，这是一种结果导向的自学习方法，用在五子棋上是可以的。因为五子棋的游戏方法正是很明显的结果导向的过程。

2、p神经网络的输入数据越多越好，输出数据需要反映网络的联想记忆和预测能力。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

3、如果你想要从X到Y的神经网络，知道输出Y的条件下找到输入X，那么可以考虑使用逆神经网络来实现。逆神经网络与普通的神经网络相比，具有反向传播的能力，可以在已知输出的情况下求出输入。

4、阈值肯定是要包含进来的，阈值的作用就是控制神经元的激活或抑制状态。神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阀值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

人工智能神经网络

指代不同：人工智能通常指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能神经网络试题的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工神经网络则是一种模仿动物神经网络行为特征神经网络试题，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

神经元模型：类脑人工智能采用的神经元模型与生物神经元相似神经网络试题，具有兴奋性和抑制性，可以产生类似于人脑的动态行为。突触模型：类脑人工智能中的突触模型可以模拟突触的传递过程，产生类似于突触前后神经元之间的信息交流。

指代不同 人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。神经网络：是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

CNN是针对图像领域任务提出的神经网络，经历数代人的发展，在2012年之后大部分图像任务被CNN统治，例如图像分类，图像分割，目标检测，图像检索等，神经元存在局部感受区域。

机器学习。机器学习只是单纯的模仿，范围最小。神经网络覆盖面较广，包括多个方面。

BP神经网络计算题

1、对如下神经网络试题的BP神经网络神经网络试题，学习系数，各点神经网络试题的阈值。作用函数为：。输入样本，输出节点的期望输出为1，对于第次学习得到的权值分别为，求第次和次学习得到的输出节点值和（写出计算公式和计算过程）。

2、BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数，学习算法一般采用最小梯度下降法；下面是具体的程序例子：例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。

3、如果上式成立，则证明网络中BP算法有效，此时关闭梯度校验算法（因为梯度的近似计算效率很慢），继续网络的训练过程。

4、上式中， 代表第 层神经元的权重矩阵 的第 行， 代表第 层神经元的权重矩阵 的第 行中的第 列。

5、BP神经网络在能够进行反演之前需要进行学习训练。训练需要大量的样本，产生这些样本需要大量的正演计算，此外在学习训练过程也需要大量的时间。但是BP神经网络一旦训练完毕，在反演中的计算时间可以忽略。

6、计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p，B1)；t=purelin(W2*A1，B2)；这就是p到t的映射关系。

对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题?()

1、首先神经网络试题，要了解卷积神经网络在图像分类中神经网络试题的应用神经网络试题，需要明白卷积神经网络（Convolutional Neural Network神经网络试题，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适合处理图像相关的任务，如图像分类、目标检测等。

2、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）通常用于解决图像识别、分类和目标检测等计算机视觉问题。图像识别与分类 卷积神经网络在图像识别和分类任务中表现出色。

3、CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。而是在确定结构上调整参数，weightscale，learningrate，reg等。

4、图像识别 图像识别是前馈型神经网络最常用的应用之一。在这种应用中，神经网络将输入图像转换为数字表示，并将其与存储在其内部的训练数据进行比较。一旦神经网络确定输入图像的数字表示，它就可以确定该图像属于哪一类别。

一道多层神经网络的计算题,请问该如何计算?

用代码实现了一下，只用了SIGMOD激活，需要其他激活函数的话，在代码里面相应替换一下就可以了；不知道是否需要加入偏置项b，我在公式里面加入了偏置项，但是预设b为0，如果有需要自行替换预设即可。

首先我们来关注一下输入和输出，他俩的尺度都是(8*8)，而输入是3通道，输出是2通道(深度学习中不管干啥一定要先看输入输出，对一层是这样，对整个模型也是这样)。

从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。

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