下列哪个神经网络结构会发生权重共享()
A.卷积神经网络
B.循环神经网络
C.全连接神经网络
D.选项A和C
A.卷积神经网络
B.循环神经网络
C.全连接神经网络
D.选项A和C
第2题
A.主要分为交换式快速以太网和共享式快速以太网两种
B.共享式快速以太网可以为每个节点提供专用的以太网连接,不和其它节点发生冲突
C.交换式以太网配合全双工模式进行操作,提供优异服务质量
D.交换式以太网在网络设备合理配备的情况下,其性能大大优于共享式快速以太网
第5题
A.只要有一个结点发生故障就会使整个网络瘫痪的是环型网络结构
B.局域网的拓扑结构一般有星型、总线型和环型三种
C.星型拓扑结构要求网络有中央节点
D.每一个网络只能包含一种网络结构
第6题
A.这没关系。只要随机初始化权重,梯度下降不受权重大小的影响
B.这将导致tanh的输入也非常大,因此导致梯度也变大。因此,您必须将α设置得非常小以防止发散;这会减慢学习速度
C.这会导致tanh的输入也非常大,导致单位被“高度激活”,从而加快了学习速度,而权重必须从小数值开始
D.这将导致tanh的输入也很大,因此导致梯度接近于零,优化算法将因此变得缓慢
第7题
A.生理性流唾症多发生在1岁半前,4岁前生理性流唾均为正常情况
B.随着儿童的正常发育,流唾可逐渐减轻,通常在4岁左右可以自主控制唾液
C.婴幼儿在新牙萌出的时候,刺激会加重流唾的发生
D.病理性流唾症常由于唾液分泌过多或伴有神经系统疾病,如老年人帕金森病等
第9题
(1)分别用理想模式(最大化)和分配模式(归一化)计算3个岗位的综合权重,给出优劣排序。
(2)增加一个新的岗A4,其发展前景和当前报酬都与A1相同,再用理想模式和分配模式计算,原岗位A1,A2,A3,A4的排序是保持不变,还是发生逆转?
(3)如果增加的新岗位是A4',其发展前景比其他岗位都好,如下表,用理想模式计算,原岗位的排序也会逆转吗?如果允许新方案的权重大于1(原方案的最大权重仍为1)呢?
从以上的讨论,你能得出什么结论?