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单层感知机和多层感知机分别解决的是哪类问题。

题目
单层感知机和多层感知机分别解决的是哪类问题。

相似考题

1.多层感知机的学习能力有限,只能处理线性可分的二分类问题。()此题为判断题(对，错)。

2.人工智能权威明斯基在《感知机》一书中指出了单层感知机模型存在严重缺陷,致使人工神经网络的研究落入低潮。()此题为判断题(对，错)。

3.单层感知机拥有()层功能神经元。A.四B.二C.三D.一

4.单层感知机对于线性不可分的数据,学习过程也可以收敛。()此题为判断题(对，错)。

参考答案和解析
正确答案：1.单层感知机只能解决线性可分的问题;2.多层感知机可以解决非线性可分的问题。
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  • 第1题：

    单层感知机是由()层神经元组成。

    A.四

    B.二

    C.三

    D.一


    正确答案：B

  • 第2题：

    9、单层感知机无法解决异或问题，这是因为异或问题是一个非线性问题，而单层感知机属于一种线性分类器。


    对

  • 第3题：

    以下关于感知器算法说法错误的是

    A．即使训练数据集线性可分，感知器算法也不一定收敛

    B．当感知器算法存在多个解时，对于同一个训练集，感知器初始值不同，最后得到的解可能不同

    C．当训练集线性不可分时，袋式算法使感知机也可以收敛到一个相对理想的解

    D．多层感知机是感知机的推广，克服了感知机不能对线性不可分数据识别的弱点


    即使训练数据集线性可分，感知器算法也不一定收敛

  • 第4题：

    单层感知器能对线形可分的数据集进行分类，能解决逻辑问题异或。


    错误

  • 第5题：

    3、下列关于感知机算法，描述错误的是______。

    A．感知机训练法则不能根据训练样本的标签值与输出之间的误差来自动调整权值

    B．对于非线性可分的数据集，感知机训练法则的迭代结果会一直振荡

    C．Delta法则可以解决非线性数据集无法收敛的问题

    D．感知机算法中不同的权值向量初始值可能会导致不同的决策边界


    感知机训练法则不能根据训练样本的标签值与输出之间的误差来自动调整权值

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