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"局部极小值"相关考试题目
1.
凸函数的局部极小值是它的全局极小值。
2.
为避免BP算法在迭代过程中出现局部极小值的问题，那么采取以下哪种方法可行（ ）。
3.
分水岭分割方法是一种基于拓扑理论的数学形态学方法，其基本思想是将图像看做是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为（），而其边界为（）凹槽
4.
Hopfield网络用于实现联想记忆时，所存储的每个模式都对应于能量函数的一个局部极小值。
5.
设f：R→R在每点取局部极小值，则f仅取可数个值。
6.
BP算法陷入局部极小值的问题可通过更换激活函数解决。
7.
目标函数存在多个极值点，按梯度下降法进行学习，很容易陷入局部极小值，这也是PBP网络的主要缺点之一。()
8.
BP网络目标函数存在多个极值点,按梯度下降法进行学习,很容易陷入局部极小值。
9.
设f为实系数三次多项式函数。已知五个方程式的相异实根个数如下表所述： 关于f的极小值α，试问下列哪一个选项是正确的？ 注：极小值是指相对极小值，或称为局部极小值。 [ ] (1)、α不存在 (2)、 (3)、 (4)、 (5)、
10.
若约束优化问题为凸规划问题,局部极小值_____全局极小值。
11.
梯度下降有时会陷于局部极小值 。
12.
随机梯度下降有时候会陷于局部极小值，但是EM 算法不会
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分水岭分割方法是一种基于拓扑理论的数学形态学方法，其基本思想是将图像看做是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为（），而其边界为（）
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神经网络代价函数具有非常多甚至不可数无限多的局部极小值
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设f为实系数三次多项式函数。已知五个方程式的相异实根个数如下表所述： 关于f的极小值α，试问下列哪一个选项是正确的？注：极小值是指相对极小值，或称为局部极小值。 [ ] (1)、α不存在 (2)、 (3)、 (4)、 (5)、
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目标函数存在多个极值点，按梯度下降法进行学习，很容易陷入局部极小值，这也是BP网络的主要缺点之一
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设f为实系数三次多项式函数。已知五个方程式的相异实根个数如下表所述： 关于f的极小值α，试问下列哪一个选项是正确的？ 注：极小值是指相对极小值，或称为局部极小值。 [ ] (1)、α不存在 (2)、 (3)、 (4)、 (5)、
