判断题 卷积神经网络是 Hopfield 神经网络的延伸与拓展。

判断题 由于的神经元的可塑性,突触的传递作用可以增强或者减弱,而机器学习的过程,也是神经元之间连接强度的变化过程。

判断题 卷积神经网络中,对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化 (pooling)。池化不会丢失图像的信息,也不会降低其空间分辨率。

判断题 BP网络是多层前馈网络,Hopfield 网络是全互联反馈网络。

判断题 实际应用场景中,目标检测应满足两个条件:检测速度满足实际场景需求和覆盖物体类别满足实际场景需求。

判断题 单层前馈网络中,如果有 i 个输入,j 个输出,则连接权值 W 可以表示成一个 i∗j 的矩阵。

判断题 人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。

判断题 卷积主要用于得到图片的局部特征感知,池化主要用于特征降维,压缩数据和参数的数量。