神经网络模拟试题.doc

神经网络模拟试题段克清王力宝一填空:1。神经元(即神经细胞)是由细胞体、树突、。。。多层感知器中的神经元分为三大类:输入单元、输出单元和隐含单元。5。反馈网络历经状态转移,直到它可能找到一个平衡状态,这个平衡状态称为吸引子。6。联想形式一般分为自联想和异联想两种。7。Hamming距离越小表示两个矢量越接近。8。竞争系统一般由匹配子网络和竞争子网络构成。9。误差反传训练算法的主要思想是学****过程分为两个阶段:正向传播过程和反向传播过程。10。ATR1网络的运行过程大体上经历了识别、比较和搜索三个阶段。二、判断题:1。每个反馈型神经网络只有一个平衡态即吸引子。(×)2。BP算法是在导师指导下,适合于多层神经元网络的一种学****它是建立在梯度下降法的基础上的。(√)3。阈值一般不是常数,它是随着神经元的兴奋程度而变化的。(√)4。在Hopfield网络中,各连接权的值主要是通过网络运行得到的。(×)5。对于前馈网络而言,一旦网络的用途确定了,那么隐含层的数目也就确定了。(×)6。非稳定吸引子包含两种状态,一种有限环状态,一种是浑沌状态。(√)7。对于用于优化的反馈网络,我们希望系统的稳定点越多越好。(×)8。离散型Hopfield网络中,若权矩阵为对称阵,网络在同步工作方式下必收敛到一个稳定状态或收敛于一个极限环。(√),即使基于刺激集合和哪个特征是重要的先验概念所构造的装置,发现有用的内部特征.(√),稳定点越多,网络的联想与识别能力越强,因此,稳定点的数目越多联想功能越好.(×)三、问答题:1、用神经网络作联想记忆有什么优点?答:<1>在完全确定了标准输入矢量及相应的标准输出矢量,那么可采用非常简单的神经网络即静态网络实现联想记忆,网络中单元间的连接时固定不变的,由矢量外积构成的连接矩阵确定,可不必再反复进行学****lt;2>无需对输入矢量进行预处理,可直接进入搜索,省去编码和解码工作而且实现联想记忆,不要先找出输入、输出的内在关系.<3>采用并行处理方式,、:Hamming网络是一个双层神经网络,由第一层网(即匹配子网络)和第二层网(即竞争子网络)