Coursera机器学习-Week 4-测验:Neural Networks: Representation

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描述

Coursera机器学习-Week 4-测验:Neural Networks: Representation

解析

A 选项只有在最理想的情况下才会出现这种情况,所以不正确;
B 选项,logicalfunction 一共有四种情况,而两层神经网络可以表示的是 ANDORNOT 这三种,三层的可以表示出 XOR,所以正确;
C 选项 sigmoid 的取值范围的确是 (0,1),所以正确;
D 选项可以参考 B,想要实现 XOR 必须三层的才行,也就是说需要有 hiddenlayer 存在,所以不正确。

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描述

Coursera机器学习-Week 4-测验:Neural Networks: Representation

解析

Aa1(3) 是第三层的第一个**单元,它等于第二层的 θ1,i(2) 与第二层的 ai(2) 的乘积之和,所以选择 A

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Coursera机器学习-Week 4-测验:Neural Networks: Representation

解析

It will stay the same. 原因很简单,原本是 a1(2)0.2+a2(2)1.7,而变化以后,变成了 a1(2)1.7+a2(2)0.2,不过 a1(2)a2(2) 也交换了值,所以,结果还是一样的,没有任何改变。