人工神经网络的本质是一个函数（）

人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化（） 神经网络算法中，激活函数是对于一个结点，给定输入或输入集，定义输出（） 下面关于人脑神经网络与人工神经网络的说法中，错误的是（ ）: MP模型的提出标志着神经计算时代的开始 人工神经网络的基本模型有：单层前向神经网络和隐层前向神经网络 人脑神经系统的基本单元是神经元，一般所说的神经元是双极神经元，由细胞体、一个轴突和若干树突组成 关于神经网络，著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念 人工神经网络训练 人工神经网络是一个用大量称做人工神经元的简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟大脑神经系统的结构和功能。人工神经网络的研究始于20世纪80年代。() 一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络。 人工神经网络属于()系统。 前馈神经网络是一种简单的神经网络,各神经元分层排列,是目前应用最广泛,发展最迅速的人工神经网络之一。以下关于前馈神经网络说法正确的是（） 前馈神经网络是一种简单的神经网络，各神经元分层排列，是目前应用最广泛， 发展最迅速的人工神经网络之一。以下关于前馈神经网络说法正确的是: 人工神经网络的英文缩写是（） 下列人工神经网络属于反馈网络的是() sigmoid函数属于阶跃函数，是神经网络中常见的激活函数。() 下列哪一个不是神经网络的代表（）。 在前馈网络中，多个神经元互连以组织一个互连神经网络。 下列神经网络不属于前馈神经网络的是（ ）: BP神经网络 卷积神经网络CNN 循环神经网络RNN 感知机 按分类来说，人工神经网络包括（ ）。 下面不属于人工神经网络的是（） 神经网络一直到今天都没有像计算机那么成功地在各行各业得到应用，原因在于：人工神经网络缺少一个好的物理实现的器件（） 深度学习是含有一个隐含层的多层神经网络模型的强化学习，训练过程加入了激活函数。 深度学习是含有一个隐含层的多层神经网络模型的强化学习，训练过程加入了激活函数（）