机器学习的一个最新研究领域是: 数据挖掘|神经网络|类比学习|自学习

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。 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。 一个完整的人工神经网络包括（） 一个完整的人工神经网络包括（） 现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有三个部分，包括（）。 所谓深度学习，是指多层神经网络中每一层学一个简单的任务，从简单的部件构成复杂对象的过程。 下列那个应用领域不属于人工智能应用（???）。: 专家系统 机器学习 神经网络 自动控制 深度学习是一种多层神经网络的模拟认知训练方法，多层神经网络包含多个隐含层感知层，也称作卷积神经网络（CNN），它的研究热潮兴起于本世纪初期（） 下列哪一个不是神经网络的代表（）。 人工神经网络是灰色预测概念的一个重要成分。() 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（） 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 深度学习是基于RNN循环神经网络。 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 神经网络的学习过程主要由（）、（）两个阶段组成。 BP神经网络的学习规则是? BP神经网络的学习规则是（） 当倒传递神经网络（BP神经网络）无隐藏层，输出层个数只有一个的时候，也可以看做是逻辑回归模型。