人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。

人工神经网络属于()系统。 中国大学MOOC: 深度学习其实是人工神经网络的分支，其本质上就是一个深度神经网络。而神经网络又是来自于对生物神经元的模拟。 损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差,在深度学习中常用的损失函数是:---（） 神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集 中国大学MOOC: 人工神经网络对训练数据集的依赖性不是很强。 布尔函数最小化的作用有() 训练循环神经网络的算法是BPTT 神经网络的训练样本量没有明确规定，和神经网络内部的网络参数个数无关。 神经网络的训练样本量没有明确规定，和神经网络内部的网络参数个数无关（） 神经网络的训练样本量没有明确规定，和神经网络内部的网络参数个数无关（） sigmoid函数属于阶跃函数，是神经网络中常见的激活函数。() 下列人工神经网络属于反馈网络的是() 按分类来说，人工神经网络包括（ ）。 人工神经网络的英文缩写是（） 深度学习源于人工神经网络的研究（） 以下（）不是人工神经网络的学习方式 人工智能的神经网络研究属于 (       ) 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 Matlab中包括了丰富的神经网络算法的函数，利用它可以方便进行神经网络的计算（） 关于单层神经网络与多层神经网络的说法中，错误的是__。A.单层神经网络只可以有一个隐藏层B.多层神经网络可以解决线性不可分的问题C.多层神经网络可以有一个或者多个隐藏层D.单层神经网络与多层神经网络都需要用到激活函数（）