下列关于神经网络偏置值的说法正确的有哪些()。
A.偏置值可以用来度量神经元产生正(负)激励的难易程度
B.偏置值和求和后的输入信号相加
C.神经网络模型中偏置值是固定值
D.偏移值可以影响神经网络模型训练速度
A.偏置值可以用来度量神经元产生正(负)激励的难易程度
B.偏置值和求和后的输入信号相加
C.神经网络模型中偏置值是固定值
D.偏移值可以影响神经网络模型训练速度
第1题
A.服务小区及异频异系统邻区重选优先级通过系统消息在小区广播中下发给UE
B.邻区偏置值CellQoffset越大,越难重选到该小区
C.异频邻区的优先级一定和服务小区不同
D.同频邻区的优先级相同
第2题
A.取值范围是(0,1]
B.不可以用来做二分类
C.sigmoid函数为饱和型函数。当sigmoid函数输入的值趋于正无穷或负无穷时,梯度会趋近零,从而发生梯度弥散现象
D.Sigmoid函数不适用于自变量和Logistic概率是线性关系的情况
第3题
A.①
B.①③
C.①②
D.②
第4题
A.9000001
B.9000100
C.27000001
D.27000100
第5题
下列关于RNN、LSTM、GRU说法正确的是()。
A.RNN引入了循环的概念
B.LSTM可以防止梯度消失或者爆炸
C.GRU是LSTM的变体
D.RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法,没有区别
第6题
A.PAIStudio中可以直接进行模型在线部署
B.PAIStudio中可以进行实验离线调度
C.PAIStudio中可以进行Notebook开发
D.PAIStudio中可以对管数进行自动调参
E.PAIStudio中可以拖拽神经网络组件
第7题
A.偏置电流越大,表明输出噪声电流越大,叠加在后级输出电阻上的电压也越大
B.偏置电流参数对电路设计没有影响,无需关注
C.偏置电流越大,表明运放驱动能力越强,性能越好
D.实际运放中偏置电流一般为0
第8题
A.增加网络层数,可能会增加测试集分类错误率
B.增加网络层数,一定会增加训练集分类错误率
C.减少网络层数,可能会减少测试集分类错误率
D.减少网络层数,一定会减少训练集分类错误率
第10题
A.Word2vec是无监督学习
B.Word2vec利用当前特征词上下文信息实现词向量编码,是语言模型的副产品
C.Word2vec能够表示词汇之间的语义相关性
D.Word2vec没有使用完全的深度神经网络
E.Word2vec可以采用负采样的技术在大词表上优化计算
第11题
A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题
B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系