以下关于感知器说法错误的是:( )。
A: 感知器是最简单的前馈式人工神经网络
B: 感知器中的偏置只改变决策边界的位置
C: 单层感知器可以用于处理非线性学习问题
D: 可为感知器的输出值设置阈值使其用于处理分类问题
A: 感知器是最简单的前馈式人工神经网络
B: 感知器中的偏置只改变决策边界的位置
C: 单层感知器可以用于处理非线性学习问题
D: 可为感知器的输出值设置阈值使其用于处理分类问题
举一反三
- 单层感知器是一个非线性分类器。
- 以下关于感知器的说法错误的是（）。 A: 单层感知器可以解决异或问题 B: 感知器分类的原理是就是通过调整权重使两类不同的样本经过感知机模型后的输出不同 C: 单层感知器只能针对线性可分的数据集分类 D: 学习率可以控制每次权值调整力度
- 【单选题】以下关于感知机模型说法错误的是() A. 感知器模型由输入层和输出层两层构成，不失一般性 B. 感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型 C. 感知机能够求解异或问题 D. 感知器学习的基本思想
- 单层感知器可以处理非线性问题
- 1. 下面关于神经元感知器的描述中，错误的说法是哪个？ A: 神经元感知器是一种简单的前馈式神经网络 B: 神经元感知器可以接收n个输入，对应n个权重值 C: 神经元感知器接收的n个输入对应n个偏置值 D: 神经元感知器经过激活函数变换后输出结果