神经网络与人工智能试题
人工智能与神经网络考试试题
人工智能与神经网络考试试题一、选择题（每题 5 分，共 30 分）1、以下哪个不是人工智能的应用领域？（）A 医疗诊断B 金融投资C 艺术创作D 传统手工制造业2、神经网络中的神经元通过什么方式进行连接？（）A 随机连接B 全连接C 部分连接D 以上都不对3、在训练神经网络时，常用的优化算法是（）A 随机梯度下降B 牛顿法C 二分法D 以上都是4、下列关于人工智能和神经网络的说法，错误的是（）A 人工智能包括神经网络B 神经网络是实现人工智能的一种方法C 人工智能就是神经网络D 神经网络具有学习能力5、下面哪种激活函数常用于神经网络？（）A 线性函数B 阶跃函数C Sigmoid 函数D 以上都是6、神经网络的层数越多，其性能一定越好吗？（）A 一定B 不一定C 肯定不好D 以上都不对二、填空题（每题 5 分，共 30 分）1、人工智能的英文缩写是_____。
2、神经网络中的“学习”是指通过调整_____来优化模型性能。
3、常见的神经网络架构有_____、＿____等。
4、训练神经网络时，为了防止过拟合，可以采用_____、＿____等方法。
5、深度学习是基于_____的一种机器学习方法。
6、神经网络中的损失函数用于衡量_____与_____之间的差异。
三、简答题（每题 10 分，共 20 分）1、请简要说明人工智能和机器学习的关系。
答：人工智能是一个广泛的概念，旨在让计算机能够像人类一样思考和行动，实现智能的表现。
机器学习则是实现人工智能的重要手段之一。
机器学习专注于让计算机通过数据和算法进行学习，自动发现数据中的模式和规律，从而能够对新的数据进行预测和决策。
机器学习为人工智能提供了技术支持，使计算机能够从大量数据中获取知识和技能，不断提升智能水平。
可以说机器学习是人工智能的核心组成部分，但人工智能不仅仅局限于机器学习，还包括其他技术和方法，如知识表示、推理、规划等。
2、简述神经网络中反向传播算法的原理。
人工智能考试试题及答案
人工智能考试试题及答案人工智能经典考试试题及答案一、选择题(每题1分，共15分) 1、AI的英文缩写是 A)Automatic Intelligence B)Artifical IntelligenceC)Automatice Information D)Artifical Information 2、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证。
A)永真式 B)包孕式（subsumed）C)空子句 3、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是 A)正向推理 B)反向推理 C)双向推理 4、语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的（）。
A)无悖性 B)可扩充性 C)继承性 5、(A→B)∧A => B是 A)附加律B)拒收律 C)假言推理 D)US 6、命题是可以判断真假的 A)祈使句 B)疑问句 C)感叹句 D)陈述句 7、仅个体变元被量化的谓词称为 A)一阶谓词 B)原子公式 C)二阶谓词 D)全称量词 8、MGU是 A)最一般合一 B)最一般替换C)最一般谓词 D)基替换 9、1997年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（）A）深蓝 B）IBM C）深思 D）蓝天 10、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中 A)事实 B)规则 C)控制和元知识 D)关系 11、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ¬ L∨C2‘, 若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（）A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 12、或图通常称为 A）框架网络 B)语义图 C)博亦图 D)状态图13、不属于人工智能的学派是 A)符号 B)机会 C)行为 D)连接。
14、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是 A)明斯基 B).扎德 C)图林 D)冯.诺依曼 15.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
人工智能试题及答案
人工智能试题及答案【篇一：人工智能经典试题及答案】ass=txt>2.8 设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：s(1) 有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
解：定义谓词dp(x)：x是人l(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。
将知识用谓词表示为：(?x )(p(x)→l(x, 梅花)∨l(x, 菊花)∨l(x, 梅花)∧l(x, 菊花))(2) 有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词p(x)：x是人b(x)：x打篮球a(y)：y是下午将知识用谓词表示为：a(?x )(?y) (a(y)→b(x)∧p(x))(3) 新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词nc(x)：x是新型计算机f(x)：x速度快b(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(?x) (nc(x)→f(x)∧b(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词s(x)：x是计算机系学生l(x, pragramming)：x喜欢编程序u(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：? (?x) (s(x)→l(x, pragramming)∧u(x,computer))(5) 凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词p(x)：x是人l(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(?x) (p(x)∧l(x,pragramming)→l(x, computer))2.9 用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
图机器人摞积木问题解：(1) 先定义描述状态的谓词clear(x)：积木x上面是空的。
(x, y)：积木x在积木y的上面。
人工智能期末考试试题
人工智能期末考试试题一、选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是：A. AIB. IAC. IID. AII2. 以下哪个不是人工智能的分支领域？A. 机器学习B. 深度学习C. 量子计算D. 自然语言处理3. 神经网络的灵感来源于：A. 电子计算机B. 人脑神经结构C. 遗传算法D. 蜂群算法4. 下列哪项技术不属于机器学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 遗传算法D. 逻辑回归5. 在人工智能领域，以下哪个概念与“深度学习”最不相关？A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 专家系统D. 长短期记忆网络二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述人工智能与机器学习之间的关系。
2. 解释什么是监督学习和无监督学习，并给出一个实际应用的例子。
3. 描述深度学习在图像识别领域的应用。
三、论述题（每题25分，共50分）1. 论述人工智能在医疗领域的应用及其潜在的伦理问题。
2. 讨论人工智能对就业市场的影响，包括正面和负面的影响。
四、案例分析题（共30分）阅读以下案例：某公司开发了一款智能客服机器人，能够处理客户咨询和解决问题。
请分析该机器人可能面临的技术挑战，并提出解决方案。
五、编程题（共20分）编写一个简单的Python程序，实现一个基于决策树的分类器，对以下数据集进行分类：数据集：```特征1, 特征2, 类别1, 2, 正2, 1, 负3, 3, 正1, 1, 负```要求：- 使用sklearn库中的决策树分类器。
- 训练模型并预测新数据点 [2, 2] 的类别。
六、开放性问题（共10分）你认为人工智能在未来10年内将如何改变我们的日常生活？请给出你的观点和理由。
请注意：所有答案需根据题目要求，结合人工智能的相关知识进行回答。
人工智能面试题
人工智能面试题在当前科技快速发展的时代，人工智能已经成为一个备受关注的热门话题。
许多公司在招聘时也会提出一些与人工智能相关的面试题，以评估应聘者对于这一领域的理解和能力。
本文将为大家提供一些常见的人工智能面试题，并给出相应的答案供参考。
第一题：什么是人工智能？回答：人工智能是指模拟和复制人类智能的一种技术和科学。
它通过对计算机编程，使其具备认知、学习、推理和决策等能力，实现了像人类一样思考和行动的过程。
第二题：人工智能与机器学习有什么区别？回答：人工智能是一个更广泛的概念，涵盖了包括机器学习在内的多个技术和方法。
机器学习是人工智能的一个子领域，它强调通过从数据中学习和提取模式来让机器自主改进和适应。
而人工智能还包括规则引擎、专家系统、自然语言处理等其他相关的技术。
第三题：什么是监督学习和无监督学习？回答：监督学习是指通过给定输入和输出的训练样本来训练模型，使其能够预测未知输入对应的输出。
无监督学习则是在没有明确标记的数据集上进行学习，以发现数据中的隐藏结构和模式。
第四题：请解释下神经网络是什么？回答：神经网络是一种人工智能模型，模仿了人脑中神经元之间的相互连接和传递信号的方式。
它由多个节点（或称神经元）构成，每个节点接收输入信号并通过激活函数处理后输出结果。
神经网络通过调节节点之间的连接权重，以优化模型的准确性。
第五题：请简述一下深度学习的概念和应用领域。
回答：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构进行学习和推理。
它具备处理大量数据和提取复杂特征的能力，因此在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。
第六题：人工智能技术在汽车行业有哪些应用？回答：人工智能在汽车行业的应用包括自动驾驶技术、智能交通系统、车辆安全监测和预警、智能车载系统等。
自动驾驶技术通过感知、决策和控制模块实现车辆的自主行驶；智能交通系统利用数据分析和优化算法提升交通流量的效率；车辆安全监测和预警则通过传感器和人工智能算法，提醒驾驶员避免潜在危险。
人工智能基础知识考试试题
人工智能基础知识考试试题第一部分：选择题1. 人工智能（AI）是一门研究如何使计算机能够________。
A. 理解人类感情和情绪B. 动态调整自身学习算法C. 与人类进行情感交流D. 模拟人类智能行为2. 以下哪项不属于强人工智能的特征？A. 能够自主学习和推理B. 具备与人类相似的认知能力C. 能够在各个领域展示出人类水平的智能D. 仅能解决特定问题领域中的任务3. 下面哪种机器学习方法适用于训练有标签的数据集，用于预测离散型输出？A. 支持向量机（SVM）B. 神经网络C. 决策树D. 主成分分析（PCA）4. 在人工智能中，强化学习是通过_______与环境进行交互，根据奖励值的反馈来学习最优解策略。
A. 将数据输入模型进行训练B. 利用统计模型进行数据分析C. 利用标记好的数据集进行监督学习D. 代理（Agent）5. 深度学习中的神经网络层数越多，其模型的复杂度越高，但也会引发的问题是__________。
A. 训练时间更短，收敛速度更快B. 避免过拟合的发生C. 容易受到梯度消失或梯度爆炸的影响D. 模型的泛化能力更强第二部分：填空题1. 人工智能领域最重要的会议之一是_________。
2. 在机器学习中，SVM的目标是找到一个_____________。
3. 深度学习的一个核心概念是___________，它模仿人脑中神经元之间的联系。
4. 人工智能的一个重要应用领域是________，可以通过计算机视觉技术实现图像识别。
5. 在自然语言处理中，NLP是指____________。
第三部分：简答题1. 请简要解释监督学习和无监督学习的区别，并给出各自的应用场景。
2. 请解释深度学习中的反向传播算法，并阐述其在神经网络训练中的作用。
3. 请举例说明人工智能在医疗领域的应用，并谈论其带来的益处和挑战。
4. 请解释强化学习中的马尔可夫决策过程（MDP），并说明其在智能游戏中的应用。
5. 请谈论机器学习中的过拟合问题，并提供解决此问题的方法。
人工智能试题及答案
人工智能试题及答案# 人工智能基础试题及答案## 一、选择题1. 人工智能（AI）的起源可以追溯到哪个年代？A. 1940年代B. 1950年代C. 1960年代D. 1970年代答案：B2. 以下哪个不是人工智能的分支？A. 机器学习B. 深度学习C. 量子计算D. 自然语言处理答案：C3. 神经网络是以下哪个领域的核心技术？A. 计算机视觉B. 语音识别C. 机器人技术D. 所有以上答案：D## 二、判断题1. 人工智能可以完全替代人类的工作。
（）答案：错误2. 机器学习是人工智能的一种实现方式。
（）答案：正确3. 深度学习不需要大量的数据进行训练。
（）答案：错误## 三、简答题1. 简述人工智能的定义。
答案：人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
2. 什么是机器学习？答案：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从经验中学习并改进性能，而无需进行明确的编程。
机器学习算法可以基于数据进行预测或决策，无需人类干预。
3. 描述深度学习的基本原理。
答案：深度学习是一种机器学习方法，它使用类似于人脑的神经网络结构来模拟复杂的模式识别和数据表示。
这些网络由多层神经元组成，能够从原始数据中自动学习特征，从而实现图像识别、语音识别等高级任务。
## 四、论述题1. 论述人工智能在医疗领域的应用及其潜在影响。
答案：人工智能在医疗领域的应用包括辅助诊断、患者监护、药物研发和个性化治疗等。
AI技术可以帮助医生分析医学影像，提高诊断的准确性和效率。
在药物研发方面，AI可以加速新药的发现过程，降低研发成本。
此外，AI还可以通过分析大量患者数据，为患者提供个性化的治疗方案。
然而，人工智能在医疗领域的应用也引发了隐私保护、伦理和法律责任等问题，需要在技术发展的同时，制定相应的法规和标准。
人工智能的试题及答案
人工智能的试题及答案一、选择题1. 人工智能的英文缩写是什么？A. AIB. IAC. IID. AII答案：A2. 以下哪个是人工智能的分支领域？A. 机器学习B. 深度学习C. 神经网络D. 所有选项答案：D3. 人工智能的发展历程中，第一个人工智能程序是什么？A. AlphaGoB. Deep BlueC. ElizaD. SHRDLU答案：D二、填空题4. 人工智能之父是________。
答案：艾伦·图灵5. 人工智能的三大支柱包括数据、算法和________。
答案：计算能力三、简答题6. 请简述人工智能在医疗领域的应用。
答案：人工智能在医疗领域主要应用于辅助诊断、患者监护、药物研发、手术机器人等方面，通过数据分析和模式识别提高诊断的准确性和效率。
四、论述题7. 论述人工智能对教育行业的影响。
答案：人工智能对教育行业的影响主要体现在个性化教学、智能辅导、教学资源的智能化管理等方面。
AI可以根据学生的学习习惯和能力提供定制化的学习计划，智能辅导系统可以辅助教师进行作业批改和学习进度跟踪，同时，教学资源的智能化管理可以提高资源的利用效率和教学质量。
五、案例分析题8. 某公司开发了一款基于人工智能的客服机器人，请分析其可能面临的挑战及应对策略。
答案：该客服机器人可能面临的挑战包括理解复杂用户需求的能力、处理多轮对话的连贯性、以及在特定情境下的适应性等。
应对策略可以是不断优化自然语言处理算法，增加机器学习的训练数据，以及通过用户反馈进行持续的系统迭代和优化。
六、计算题9. 如果一个人工智能系统在训练集上的准确率为95%，在测试集上的准确率为90%，请计算其准确率的平均值。
答案：(95% + 90%) / 2 = 92.5%七、判断题10. 人工智能可以完全替代人类进行创造性工作。
答案：错误。
人工智能在某些创造性工作中可以辅助人类，但不能完全替代人类的创造性思维和情感表达。
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2013/2014学年第一学期考试题（卷）课程名称神经网络与人工智能考试性质考试试卷类型 A 使用班级学硕13级考试方法人数 2 题号一二三四五六七八九十总成绩成绩第 1 页共18 页第 2 页 共 18 页1.用感知器完成下列分类，写出其训练的迭代过程。
已知：{p 1=[22],t 1=0}；{p 2=[1−2],t 2=1}；{p 3=[−22],t 3=0}；{p 4=[−10],t 4=1}史忠植P34第 3 页 共 18 页2.证明：如果输入样本是线性可分的，则误差修正过程一定在有限次迭代后收敛。
史忠植P36第 4 页共18 页第 5 页 共 18 页3.写出LMS算法的基本步骤。
史忠植P44第 6 页共18 页第 7 页 共 18 页4.写出反向传播算法中的突触权值的初始化算法。
史忠植P545.写出SOM算法的步骤。
史忠植P73第8 页共18 页第 9 页 共 18 页6.在学习向量量化中，7个四维向量被分配到两个类型的例子，写出一步即可。
x1=[1,0,0,1]T→1；x2=[0,1,1,0]T→2；x3=[0,0,0,1]T→2；x4=[1,0,0,0]T→1 x5=[1,1,1,0]T→1；x6=[0,1,1,1]T→2；x7=[1,1,1,1]T→1史忠植P81第10 页共18 页第 11 页 共 18 页7.写出用于激励RBF 网络的K-均值聚类算法步骤。
史忠植P151填空题：1．神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。
2．按网络结构分，人工神经元细胞可分为前馈型和反馈型，按照学习方式分可分为：有导师和无导师学习。
3．前馈型网络可分为可见层和隐含层，节点有输入结点、输出节点、计算单元。
4．反馈网络历经状态转移，直到它可能找到一个平衡状态，这个平衡状态称为吸引子。
5．神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。
6．在ANN中HEBB算法最简单可描述为：如果一个处理单元从另一处理单元接收输入激励信号，而且两者都处于高激励电平，那么处理单元间的加权就应当增强。
HEBB网络代表了一种纯前向式无导师学习。
7．δ学习规则又称最小均方规则，它利用目标激活值与所得激活值之差进行学习。
其方法是：调整联系强度，使其差最小。
8．常见的七种学习规则中，无导师学习的规则是指HEBB学习和胜者为王学习规则。
9．误差反传训练算法的主要思想是学习过程分为两个阶段：正向传播过程和反向过程。
10．网络吸引子分为稳定和非稳定两种，非稳定吸引子又有两种情况：有限状态指网络状态有规律地在某些状态之间振荡；而混沌状态是指网络无规律地在某些状态之间振荡。
第12 页共18 页名词解释(共5题，每题5分，共计25分)1、泛化能力答：泛化能力又称推广能力，是机器学习中衡量学习机性能好坏的一个重要指标。
泛化能力主要是指经过训练得到的学习机对未来新加入的样本（即测试样本）数据进行正确预测的能力。
2、有监督学习答：有监督学习又被称为有导师学习，这种学习方式需要外界存在一个“教师”，她可以对一组给定输入提供应有的输出结果，学习系统可根据已知输出与实际输出之间的差值来调节系统参数。
3、过学习答：过学习（over-fitting），也叫过拟和。
在机器学习中，由于学习机器过于复杂，尽管保证了分类精度很高（经验风险很小），但由于VC维太大，所以期望风险仍然很高。
也就是说在某些情况下，训练误差最小反而可能导致对测试样本的学习性能不佳，发生了这种情况我们称学习机（比如神经网络）发生了过学习问题。
典型的过学习是多层前向网络的BP算法。
4、Hebb学习规则答：如果两个神经元同时兴奋(即同时被激活)，则它们之间的突触连接加强。
如果用v i, v j表示两个神经元之间的连接权，则Hebb学习规则可以表示为：Δw ij=αv ij v ij，这里α表示学习速率。
Hebb学习规则是人工神经网络学习的基本规则，几乎所有神经网络的学习规则都可以看作Hebb学习规则的变形。
5、自学习、自组织与自适应性答：神经网络结构上的特征是处理单元的高度并行性与分布性，这种特征使神第13 页共18 页经网络在信息处理方面具有信息的分布存储与并行计算而且存储与处理一体化的特点。
而这些特点必然给神经网络带来较快的处理速度和较强的容错能力。
能力方面的特征是神经网络的自学习、自组织与自性适应性。
自适应性是指一个系统能改变自身的性能以适应环境变化的能力，它包含自学习与自组织两层含义。
自学习是指当外界环境发生变化时，经过一段时间的训练或感知，神经网络能通过自动调整网络结构参数，使得对于给定输入能产生期望的输出。
自组织是指神经系统能在外部刺激下按一定规则调整神经元之间的突触连接，逐渐构建起神经网络。
也就是说自组织神经元的学习过程，完全是一种自我学习的过程，不存在外部教师的示教。
第14 页共18 页1.试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
遗传算法的基本原理如下：通过适当的编码方式把问题结构变为位串形式（染色体），在解空间中取一群点作为遗传开始的第一代，染色体的优劣程度用一个适应度函数来衡量，每一代在上一代的基础上随机地通过复制、遗传、变异来产生新的个体，不断迭代直至产生符合条件的个体为止。
迭代结束时，一般将适应度最高的个体作为问题的解。
一般遗传算法的主要步骤如下：(1)随机产生一个由确定长度的特征字符串组成的初始群体。
(2)对该字符串群体迭代的执行下面的步(a)和(b)，直到满足停止标准：(a)计算群体中每个个体字符串的适应值；(b)应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一代群体。
(3)把在后代中出现的最好的个体字符串指定为遗传算法的执行结果，这个结果可以表示问题的一个解。
2.什么是进化计算？它包括哪些内容？它们的出发点是什么？答：进化计算即模仿生物来建立功能强大的算法，进而将它们运用于复杂的优化问题。
进化计算包括遗传算法、进化策略、进化编程、遗传编程和人工生命。
遗传算法是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法，是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计算的一种最重要形式。
进化策略是一类模仿自然进化原理以求解参数优化问题的算法。
进化编程的过程，可理解为从所有可能的计算机程序形成的空间中，搜索具有高的适应度的计算机程序个体。
第15 页共18 页人工生命试图通过人工方法建造具有自然生命特征的人造系统。
3、人工神经网络是模拟生物神经网络的产物，除相同点外，它们还存在哪些主要区别？答;1．单元上的差别:对于生物神经元而言，影响突触传递信息强度的因素很多、很复杂。
如突触前微细胞的大小与多少、神经传递化学物质含量的多少、神经传递化学物质释放的速度、突触间隙的变化、树突的位置与大小等诸多因素都会对突触电位产生影响，从而影响神经元的输出脉冲响应。
而人工神经元则忽略了这些影响，输入、输出关系十分简单。
2．信息上的差别:生物神经元传递的信息是脉冲，而人工神经元传递的信息是模拟电压。
3．规模与智能上的差别:目前，人工神经网络的规模还远小于生物神经网络，网络中神经元的数量一般在10000个以下，显然，其智能也无法与生物神经网络相比。
4、感知器神经网络存在的主要缺陷是什么？答:1)由于感知器的激活函数采用的是阀值函数，输出矢量只能取0或1，所以只能用它来解决简单的分类问题；2)感知器仅能够线性地将输入矢量进行分类。
理论上已经证明，只要输人矢量是线性可分的，感知器在有限的时间内总能达到目标矢量；3)感知器还有另外一个问题，当输入矢量中有一个数比其他数都大或小得很多时，可能导致较慢的收敛速度。
5、请比较前馈型神经网络与反馈型神经网络的异同点。
答：前馈型神经网络只表达输入输出之间的映射关系，实现非线性映射；反馈型神经网络考虑输入输出之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述，反馈型神经网络是一个非线性动力学系统。
(1)前馈型神经网络的学习训练主要采用BP算法，计算过程和收敛速度比较慢；反馈型第16 页共18 页神经网络的学习主要采用Hebb规则，一般情况下计算的收敛速度很快，并且它与电子电路有明显的对应关系，使得网络易于用硬件实现。
(2)前馈型神经网络学习训练的目的是快速收敛，一般用误差函数来判定其收敛程度；反馈型神经网络的学习目的是快速寻找到稳定点，一般用能量函数来判别是否趋于稳定点。
(3)两者都有局部极小问题。
6、BP算法的基本思想是什么，它存在哪些不足之处？答：BP算法（即反向传播法）的基本思想是：学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。
注2：权值调整的过程，也就是网络的学习训练过程（学习也就是这么的由来，权值调整）。
虽然BP算法得到广泛的应用，但它也存在自身的限制与不足，其主要表现在于它的训练过程的不确定上。
具体说明如下：1）易形成局部极小（属贪婪算法，局部最优)而得不到全局最优；BP算法可以使网络权值收敛到一个解，但它并不能保证所求为误差超平面的全局最小解，很可能是一个局部极小解。
第17 页共18 页第 18 页 共 18 页 2）训练次数多使得学习效率低下，收敛速度慢（需做大量运算）；对于一些复杂的问题，BP 算法可能要进行几小时甚至更长的时间的训练。
这主要是由于学习速率太小所造成的。
可采用变化的学习速率或自适应的学习速率来加以改进。
3）隐节点的选取缺乏理论支持；4）训练时学习新样本有遗忘旧样本趋势.7、请描述结构风险最小化原则（SRM ）的思想，并给出其数学表达式。
答：传统机器学习中的经验风险最小化（ERM ）原则在有限样本情况下是不合理的。
需要同时最小化经验风险和置信界限。
统计学习理论提出了一种新的策略，即把函数集构造为一个函数子集序列，使各个子集按照VC 维的大小(亦即θ的大小)排列：在每个子集中寻找最小经验风险，在子集间折衷考虑经验风险和置信界限，取得实际风险的最小。
这种思想称作结构风险最小化准则,即SRM 准则。
结构风险最小化原则的数学表达式如下式所示：R (w )≤R emp (w )+√ℎ(ln (2n ℎ)+1−ln (η4))n式中，R (w )为实际风险，R emp (w )经验风险，h 是函数集的VC 维，n 是样本数。