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第5章神经网络与TMVA
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简答题
在视频中，factory->BookMethod(TMVA::Types::KTMlpANN.”TMlpANN”,”!H:!V:NCycles=200:HiddelLayes=N+1,N:LearningMethod=BFGS:ValidationFraction=0.3”)表达式内HiddelLayes=N+1，N中的N代表什么？
A、 N是用来测试的数据量多少；
B、 N是用来训练的数据量多少；
C、 N是自变量个数；
D、 N是训练周期数
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简答题
在神经网络的训练语句 mlp->Train(100, "text,graph,update=10")，中，text是什么意思？A、 训练后的神经网络结构图的标题B、 训练的神经网络各变量对结果影响的直方图的标题C、 训练结束后输出训练生成的类D、 告知训练过程中在终端以文本的形式输出误差信息
简答题
对于 TF1 *fsig = new TF1(“fsig”,"[0]*exp(x-[1])",0,2),如果调用fsig->SetParameters(1,3)，则执行后其函数初始形式为a exp(x-b)中a、b的数值是： A B C 答案：AA、 a=1,b=3B、 语句错误，都没有被赋初始值C、 a没有赋值，b=3 D、 a=1,b没赋值
简答题
利用TMVA：：Reader进行使用XML格式的训练结果的时候，用什么语句告知TMVA::Reader的变量是什么？A、 用TMVA::Reader的Variable(“var1”,&var1)将XML中的变量名与程序中的变量var关联起来；B、 以上都不对C、 用TMVA::Reader的Add(“var1”,&var1)将XML中的变量名与程序中的变量var关联起来；D、 用TMVA::Reader的AddVariable(“var1”,&var1)将XML中的变量名与程序中的变量var关联起来；
简答题
当i=1时 TF1 *fsig = new TF1(Form("fsig%d",i),"[0]*exp(-(x-[1])*(x-[1])/[2]/[2])",xmin,xmax) 所生成的函数的名字是：A、 fsig1B、 Form("fsig%d",i)C、 fsig%1D、 fsig1d
简答题
建立多层感知机的语句 TMultiLayerPerceptron *mlp =new TMultiLayerPerceptron("@x[0],@x[1],@x[2],@x[3]:5:3:iType", "w",T,"Entry+1)%2"); 语句中5:3是什么意思A、 5与3分别是第一、二个隐含层的神经元数目 B、 5:3是训练与测试时间分配比例C、 用于训练和测试的数据的数量的比例是5:3 D、 5:3是训练与测试的随机数初始值
简答题
建立多层感知机的语句 TMultiLayerPerceptron *mlp =new TMultiLayerPerceptron("@x[0],@x[1],@x[2],@x[3]:5:3:iType", "w",T,"Entry+1)%2"); 语句中@符号的作用是：A、 特殊标志表明这是输入量 B、 取后面数据的指针的地址 C、 画图时对齐标志D、 控制程序将输入量自动归一
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章节列表
第1章第一章 ROOT的安装
2
第2章ROOT初级教程
5
第3章ROOT常用例子
38
第4章TTree的操作
22
第5章神经网络与TMVA
7
第6章RooFit
62