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【单选题】

随机梯度下降法每次更新梯度使用几个样本

A.
全部
B.
1个
C.
介于1和全部之间的一小批数据
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题目标签：随机梯度下降下降法梯度下降
参考答案：
参考解析：
.
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举一反三

【简答题】设 ， ，取 ．用最速下降法求出x (1) ，并计算‖x (1) -x * ‖ A 与式(2.18)进行比较．
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【单选题】梯度下降法求函数极值算法步骤正确的是（）。 (1)给定初始点x0、阈值和学习率 (2)计算函数在该点的导数 (3)如果插值小于阈值则找到极值点，否则重复前3步 (4)根据梯度下降更新公式得到下一个x点 (5)计算更新前后两点函数值的差值
A.
(1)(2)(4)(3)(5)
B.
(2)(1)(5)(3)(4)
C.
(1)(2)(4)(5)(3)
D.
(1)(2)(5)(4)(3)
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【简答题】给定函数 f(x)=100(x2一x12)2＋(1一x1)2． 求在以下各点处的最速下降方向： 用最速下降法求用最速下降法求解下列问题： min x12一2x1x2+4x22+x1—3x2． 取初点x(1)=(1，1)T，迭代两次．
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【单选题】以下是基于梯度下降法和牛顿法结合的多层前馈网络的算法的是：（ ）
A.
FNN模糊神经网络
B.
卷积神经网络
C.
LM神经网络
D.
BP神经网络
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【单选题】不是随机梯度下降的特点是（）
A.
批量数值选取为1
B.
学习率逐渐减小
C.
可以达到最小值
D.
在最小值附近波动
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【判断题】可以用梯度下降法来求解向量。
A.
正确
B.
错误
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【单选题】批量梯度下降，小批量梯度下降，随机梯度下降最重要的区别在哪里?
A.
梯度大小
B.
梯度方向
C.
学习率
D.
使用样本数 Answer:D
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【单选题】随机梯度下降，每次迭代时候，使用一个样本。
A.
正确
B.
错误
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【判断题】牛顿法是梯度下降法的进一步发展，牛顿法不仅使用目标函数的一阶偏导数，还进一步利用了目标函数的二阶偏导数，这样就考虑了梯度变化的趋势，因而能更全面地确定合适的搜索方向加快收敛，它具二阶收敛速度。（ ）
A.
正确
B.
错误
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【判断题】坐绳下降法是利用主绳与身体的直接摩擦而下降的。下降时应注意身体的平衡性，主绳不能轻易移动或脱离，右手始终握住绳子。
A.
正确
B.
错误
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