针对人工神经网络,正确的是
A: 神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
B: 这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
C: 神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
D: 随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
A: 神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
B: 这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
C: 神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
D: 随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
A,A,A,A,B,C,D
举一反三
- 以下为人工神经网络的主要要素是: A: 网络模型 B: 网络的学习规则 C: 神经元模型 D: 神经组织
- 下列不属于常见的深度神经网络结构有（ ）。 A: 单一神经网络 B: 长短时记忆网络 C: 卷积神经网络 D: 循环神经网络
- 人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也简称为神经网络或类神经网络，其本质是一种【1】模型。从神经网络的逻辑架构来看，在网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。【2】负责接收信号，【3】负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到【4】。具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络，基于深度神经网络的学习研究称之为【5】。深度学习模型中最常用的模型有【6】网络、循环神经网络和生成式对抗网络候选项：A.深度学习 B.输入层 C. 输出层 D. 神经 E. 隐藏层 F. 计算 G. 数学 H. 卷积神经
- 下列哪一个神经网络模型更适合于自然语言处理（ ）。 A: 循环神经网络RNN B: BP神经网络模型 C: Hopfield神经网格模型 D: 卷积神经网络CNN
- 根据神经网络的连接方式，神经网络可以分为前向网络、反馈网络、自组织网络三种类型。 A: 正确 B: 错误
内容
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神经网络是通过类比（）得到的数学模型。 A: 人的大脑皮层结构 B: 蜘蛛网络 C: 人的视网膜神经 D: 人的躯体神经系统
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单一神经元的功能是有限的，将很多神经元连接在一起传递信息来协作完成复杂的功能，这就是神经[br][/br]网络。神经元的不同连接方式构成不同的网络结构，按照拓扑结构划分，可以分为（）。 A: 前馈神经网络 B: 后馈神经网络 C: 反馈神经网络 D: 图网络
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PID神经网络控制中，控制器使用了（）。 A: CMAC神经网络 B: Hopfield网络 C: PID神经网络 D: 感知器网络
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常用的神经网络有（ ）。 A: 循环神经网络 B: 生成对抗网络 C: 卷积神经网络 D: 上下文网络
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CNN是以下哪种模型的缩写？ A: 循环神经网络 B: 人工神经网络 C: 卷积神经网络 D: 深度信念网络