第8章．part2
Authored by 邱建誌 邱建誌
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
複習：機器學習中的ANN是指？
類神經網路
假神經網路
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
甲(Perceptron)是一個模擬生物「乙模型」的演算法。
其中甲乙分別為？
感知器
神經細胞
發射器
神經細胞
胞器
肌肉細胞
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
在神經細胞模型圖中，0.8是指當ax+by+cz大於該值時，會觸發神經細胞輸出訊號。該值的名稱為？
中間值
臨界值
期望值
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
感知器模型的「甲」 a、b、c 以及「乙」，都是神經細胞根據「經驗學習」得來的數字。請問甲乙分別是？
權重值
臨界值
臨界值
權重值
臨界值
最大值
權重值
變數值
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
下列哪個權重值，會最接近剛好超過臨界值？
假設a/b/c權重值一樣。
0.1
0.2
0.3
0.4
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
若臨界值改成1.5，則是輸出值是？
0
1.2
1
1.5
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
2006年，多倫多大學的辛頓（Geoffrey Hinton）提出新的類神經網路演算法，
這方法的新名字是？
深度學習
沒在學習
影片學習
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