隐含层输入的权重需要学习得到
举一反三
- 在一个有100个输入节点，5个隐含层，每个隐含层有20个节点，10个输出节点的前馈神经网络中，我们需要学习多少个参数(权重)
- 关于前馈神经网络，以下说法不正确的是： A: 同层神经元之间存在连接 B: 在前馈神经网络FNN中，隐含层均为标准神经元，带有激活函数 C: 隐含层，是指其中神经元的状态在输出端无法直接观测 D: 隐含层输入的权重需要学习得到
- 下列人工神经网络结构的流程正确的是（ ）。 A: 隐含层—输入层—输出层 B: 隐含层—输出层—输入层 C: 输入层—隐含层—输出层 D: 输入层—输出层—隐含层
- 一个3层的神经网络中，各层分别是（ ） A: 输入层、隐含层、输出层 B: 输入层、计算层、输出层 C: 输入层、隐含层、统计层 D: 预处理层、隐含层、输出层
- 循环神经网络是对句子进行编码最常用的方法，它通常由 （ ）构成。 A: 输入层，输出层 B: 输入层，隐含层 C: 输出层，隐含层 D: 输入层，隐含层，输出层