题目内容

在一个神经网络里,知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步.如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差,你就可以近似任何函数.实现这个最佳的办法是什么？

A. 随机赋值,祈祷它们是正确的
B. 搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值
C. 赋予一个初始值,通过检查跟最佳值的差值,然后迭代更新权
D. 以上都不正确

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隐马尔科夫模型是一个无向概率图模型，条件随机场是一个有向图模型。

似然函数在 EM 算法下是（）的。

A. 单调递增
B. 单调递减
C. 保持不变
D. 不能确定

卷积神经网络可以对一个输入完成不同种类的变换（旋转或缩放）。

隐马尔科夫模型假设隐藏的马尔科夫链在任意时刻 t 的状态只依赖于其前一时刻的状态，与其他时刻的状态及观测无关，也与时刻 t 无关。