公需科目:2019人工智能与健康试题及答案(六):2019科目一考试题带答案——正确 17. 感知机无法解决异或 XOR 问题的缺陷导致了第一次人工神经网络研究的衰退。 参考答案: 正确 18. 对抗神经网络可以通过两个神经网络的博弈, 达到更好的学习效果。 参考答案: 正确 19. 肺癌治疗中有一项困难就是呼吸会引起
公需科目:2019人工智能和健康试题及答案(一)|2019科目一考试题带答案——我的答案:ACD √答对 3.在第一次神经网络的研究中,针对感知机无法解决异或XOR问题的缺陷,人工智能专家们的新思路包括()。(3.0分)) A.引入非线性变换 B.引入线性变换 C.引入单层神经网络 D.引入多层神经网络 我的答案:AD √答对
感知机不能解决异或(XOR)问题——所谓感知机(单层神经网络)不能解决异或问题就是不能解决画一条线在平面实现所有分类的问题。感知器(单层神经网络)实现
运算却不能实现逻辑异或运算。两层感知机为何解决不了异或问?——如果满足该条件，则输出1（真），否则输出0（假）。然而，逻辑异或（XOR）运算是一个线性不可分问题，因为在二维空间中，我们无法找到一条直线将两类数据（真和假）完全分开。一个单层感知器无法解决这个问题，因为它的模型
为什么感知机(单层神经网络)不能解决异或问题——不仅仅是感知机， 所有的线性分类器都有这样的问题，包括LDA(Linear discriminant analysis), linear-SVM， Logistic regression都不能做XOR。 但这些算法还是十分流行，因为现实的机器学习问题中XOR的情况并不是很多。
人工智能什么是感知机异或问题?——人工智能单层神经网络是感知机异或问题。感知机又称之为单层神经网络，只能解决线性问题，无法解决非线性问题，异或问题属于非线性问题，感知机无法解决异或问题。
感知机是监督还是非监督——感知机主要用于解决线性可分数据集的分类问题。线性可分数据集是指能够找到一个超平面，完全正确的将数据集分割在该超平面的两侧。有监督学习分为生成模型和判别模型两种 其分别含义如下：(1)生成模型：通过输入数据学习联合概率
对于感知机来说异或难题本质上是指——解决线性不可分的数据主要有两种思路：1.用核函数将数据映射到高维空间再做线性分类，例如SVM大量用到kernel function 2.线性分类后加激活函数，比如logistic regression。值得一提的是多层感知机包括深度学习实际上综合使用了
svm和感知机的区别?——感知机是寻找一个超平面，该超平面可以将数据分开即可，而svm不只是寻找这个超平面，还要实现支持向量到超平面间隔的最大化，svm找出的超平面有且只有一个，而感知机则有无数多个解
感知机和支持向量机是一种东西吗——你好！支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚
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