在神经网络学习中，每个神经元会完成若干功能，下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能（）。

分层型神经网络将一个网络模型中的所有神经元功能分为若干层，一般有输入层、（）和输出层 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（） 神经网络中误差精度的提高可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现。() Hebb学说认为神经网络的学习过程最终是发生在神经元之间的突触部位，突触的联结强度随着突触前后神经元的活动而变化，变化的量与两个神经元间的反应程度有关（） 下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） 神经元具有下面哪项功能*（） 下列关于神经元、神经网络的说法中，错误的是（? ? ?）。: 世界上第一个神经元的数学模型为MP模型 人工神经元基本模型模拟的是生物神经元，包括输入、树突、细胞体、轴突和突触几部分 人工神经网络只有线性函数部分 生物神经元主要由细胞体和突起两部分组成，其中，突起可以分为树突和轴突 结构学派的特点是从外部机理模拟人脑的神经元和神经网络（） 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 人工神经网络是仿照神经元传递信息的方法来对数据进行分类的。 人工神经网络从一个方面上模拟大脑: 组成人工神经网络的神经元之间的连接强度，即突触权值w ，可用于储存获取的知识。（ ） 在神经网络学习算法中，何谓无导师的学习？ 在神经网络学习算法中，无导师学习也称为（）。 神经元网络的组织结构有多种，其中最常用的是（）神经元网络和（）神经元网络。 对抗神经网络可以通过两个神经网络的博弈，达到更好的学习效果。 在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢（）。 在深度学习神经网络中,感知器是最简单的神经网络,关于其结构说法正确的是:--（） 人工神经元网络会遭遇“框架问题”。( ) 人工神经元网络会遭遇“框架问题”（）