資料探勘幕課第四章習題

2021-10-23 05:20:41 字數 2860 閱讀 3398

如圖所示的感知機(閾值為0)實現的邏輯功能是:

(1分)

或門與門

非門與非門

單選2. 在感知機的判決函式中,w0的作用是:

(1分)

為了後續學習演算法推導的方便

其實在實際中可以略去

控制判決平面到原點的距離

控制判決平面的方向

單選3. 我們很難刻意忘掉乙個人的原因是:

(1分)

記性好,沒辦法

刻骨銘心,矢志不渝

天長地久有時盡,此情綿綿無絕期

神經元的大規模分布式資訊儲存機制

若神經元的誤差對某輸入的權重的偏導大於零說明:

(1分)

權重應增加

權重應減小

不能確定

單選2. 根據delta規則,在stochastic learning模式下,若神經元的實際輸出大於期望輸出,權重應:

(1分)

順勢而為:增大

反其道而行之:減小

若相應輸入大於零:減小

若相應輸入小於零:減小

單選3. 以下關於感知機說法正確的是:

(1分)

在batch learning模式下,權重調整出現在學習每個樣本之後

只要引數設定得當,感知機理論上可以解決各種分類問題

感知機的訓練過程可以看成是在誤差空間進行梯度下降

感知機的激勵函式必須採用門限函式

單選4. 下圖所示真值表對應的邏輯電路是:

(1分)

或非門

與非門異或門

採用sigmod函式作為激勵函式的主要原因是:

(1分)

有固定的輸出上下界

計算複雜度較低

導數存在解析解

處處可導

單選2. 以下關於感知機說法正確的是:

(1分)

多層感知機比感知機只多了乙個隱含層

感知機只能形成線性判決平面,無法解決異或問題

多層感知機可以有多個隱含層,但是只能有乙個輸出單元

隱含層神經元的個數應當小於輸入層神經元的個數

單選3. 多層感知機解決線性不可分問題的原理是:

(1分)

分而治之,對原始問題空間進行劃分

將原始問題向更高維空間對映

在輸出層和隱含層之間形成非線性的分介面

將原始問題在隱含層對映成線性可分問題

在誤差逆傳播演算法中,輸出層神經元權重的調整機制和感知機的學習規則相比:

(1分)

考慮到線性不可分問題,學習規則更為複雜

一模一樣,等價於多個感知機

遵循相同的原理,激勵函式可能有所不同

所有輸出層神經元的權重需要同步調整

單選2. 在誤差逆傳播演算法中,隱含層節點的誤差資訊應當:

(1分)

根據自身的期望輸出和實際輸出的差值計算

根據所有輸出層神經元的誤差的均值計算

根據自身下游神經元的誤差進行加權計算

根據自身下游神經元的誤差的均值計算

單選3. 為了克服學習空間中存在的區域性最優點應當:

(1分)

嘗試從不同的初始點開始訓練

將權重初始化為接近於0的值

採用較小的學習率

增加隱含層神經元個數

單選4. 關於學習率引數的設定,正確的描述是:

(1分)

較大的值有助於提高演算法的收斂穩定性

較小的值有助於提高演算法的收斂速度

在開始階段應該較大,然後逐漸減小

在開始階段應該較小,然後逐漸增大

單選5. 在權重更新公式中引入衝量的主要目的是:

(1分)

提高演算法的收斂精度

提高演算法的穩健性

提高演算法的全域性優化能力

有助於擺脫誤差平緩區域

前饋神經網路適用的場景為:

(1分)

訓練時間有限

訓練樣本含有雜訊

需要較快的測試響應速度

較好的可解釋性

多分類問題

單選2. 在elman網路中,第t時刻網路的輸出取決於:

(1分)

當前的網路輸入

當前的網路輸入和第t-1時刻網路的內部狀態

第t-1時刻網路的內部狀態

當前的網路輸入和第1到t-1時刻網路的內部狀態

多選3. 以下關於hopfield網路特性的描述正確的是:

(1分)

基於內容的檢索

聯想記憶功能

誤差逆傳播

含雜訊的模式識別

劉國梁單選2. kuka機械人來自以下哪乙個國家:

(1分)

英國德國

美國**

單選3. 如果機械人採用神經網路作為控制器,其最有可能的輸入是:

(1分)

擊球的聲音:麥克風

影象:天花板上的高速攝像頭

影象:機械臂上的高速攝像頭

球的落點:桌面上的壓力感測器

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