反向传播算法的提出是为了解决深度神经网络中梯度计算的效率问题
举一反三
- 关于误差反向传播算法，下列说法正确的是______。 A: 误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型 B: 误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法 C: 使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度 D: 使用误差反向传播算法可以更新权值，最小化损失函数
- 目前，深度学习采用的模型主要是神经网络模型,其主要原因是神经网络模型可以使用误差反向传播算法，从而可以比较好地解决贡献度分配问题。
- 目前，深度学习采用的模型主要是神经网络模型,其主要原因是神经网络模型可以使用误差反向传播算法，从而可以比较好地解决贡献度分配问题。
- 根据______步骤可完成一轮神经网络的训练。①设置模型参数初始值②将预测值与标签值比较，计算损失③正向计算神经网络的预测值④根据梯度下降法逐层反向更新网络模型参数⑤采用误差反向传播算法计算梯度信息 A: ①②③④⑤ B: ①③②⑤④ C: ①③②④⑤ D: ①②③⑤④
- 神经网络使用哪些算法（ ）。 A: K-Means算法 B: 误差的反向传播算法 C: 梯度下降算法 D: 最大期望算法