在一个神经网络里，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，你就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是（
举一反三
- 在一个神经网络里，确定每一个神经元的权重和偏差是模型拟合训练样本的目标，比较有效的办法是什么？ A: 根据人工经验随机赋值。 B: 搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值。 C: 赋予一个初始值，然后迭代更新权重，直至代价函数取得极小。 D: 以上都不正确
- 假设一个BP神经网络的输入层、隐层和输出层分别有3、6和4个神经元，请问这个网络一共有多少个权重需要训练？
- 每条神经都由成千上万个神经细胞组成，你知道这些神经细胞的名称吗？（） A: 轴突 B: 突触 C: 神经元
- 人工神经网络（ANN）是一种模仿生物神经网络，其中的_____扮演了生物神经模型中突触的角色，用于调节一个神经元对另一个神经元的影响程度。 A: 输入 B: 输出 C: 求和 与激活函数 D: 权重
- 智慧职教: 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型，给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？每一个神经元都有输入、处理函数和输出。