人工神经网络的英文简称为ANN（Artificial Neural Networks），是由大量处理单元经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟人脑神经系统的结构和功能。我们把这些处理单元称为人工神经元。

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 一个完整的人工神经网络包括（） 人工神经网络具有的主要的结构特征( ) 人工神经网络的常用学习方法有: ( ) 下面不属于人工神经网络的是（） 一个完整的人工神经网络包括（） 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（） 人工神经网络的本质是一个函数（） 人工神经网络的本质是一个函数（） REF神经网络是 层前向神经网络 ( ) 人工神经网络技术评价油气层的实质是（）。 一般认为，人工神经网络（ANN）适用于（ ） 以下属于人工神经网络主要特点的是（） .以下关于人工神经网络( )的描述错误的是 ( ) “仿生学”、“人工神经网络”都是（）方法的典型应用。 人工神经网络的特点和优越性不包括______。（） 一般认为,人工神经网络最适用于 ( ) 人工神经网络特点和优越性主要表现在( )。 深度学习是隐藏层更多的人工神经网络模型。