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。
举一反三
- 深度学习和人工神经网络都是人工智能领域常见的名词,它们之间有区别也有联系。下列关于深度学习和神经网络的说法中,正确的有()。 A: 深度学习是基于人工神经网络发展而来的联结主义学习方法 B: 深度学习和人工神经网络均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络 C: 深度学习采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络 D: 人工神经网络采用逐层训练机制
- 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。
- 深度学习或深度神经网络是多层 （） 神经网络，相邻层节点之间有（ ） ，但不一定是全连接；同一层及跨层节点之间 （ ）， 神经网络的隐藏层数量体现了网络的“深度”，一般应具有多个隐藏层，
- 中国大学MOOC: 深度强化学习是深度学习与强化学习的结合。在深度强化学习中，神经网络被用来进行哪个函数的学习？
- 关于深度学习或深度神经网络的说法正确的有() A: 深度学习采用多层前向神经网络 B: 神经网络的隐藏层数量体现了网络的“深度”，一般应具有多个隐藏层 C: 深度神经网络相邻层节点之间有连接，但不一定是全连接 D: 深度神经网络同一层及跨层节点之间无连接