第九章 神经网络

简答题

1.前馈网络和递归网络有什么本质区别？（guo）

答：
前馈网络和递归网络的本质区别是网络的某些输出是不是循环作为网络的输入。前馈网络的所有输出都不能作为输入，而递归网络的某些输出可以循环作为网络的输入。

2.多层前馈网络中隐藏层神经元的作用是什么？（guo）

答：
多层前馈网络中隐藏层神经元的作用是增强网络的适应能力。通过隐藏层，多层前馈网络可以逼近系统中任意非线性的成分。

3.在 BP 算法中，总体误差对于网络输出的偏导数和有序导数是否一致？总体误差对网络输入的偏导数和有序导数是否一致？（guo）

答：
在 BP 算法中，总体误差对网络输出的偏导数和有序导数始终一致。这是因为：总体误差与网络输出变量之间没有中间变量；而总体误差对网络输入的偏导数和有序导数是不一致的。这是因为，总体误差和输入变量之间有中间变量。