多层前馈（BP）网络中隐藏层神经元的作用是( )
A: 提高网络的训练速度，通过隐藏层，多层前馈网络可以快速趋向目标期望
B: 降低网络的训练速度，通过隐藏层，多层前馈网络可以减缓趋向目标期望
C: 增强网络的适应能力，通过隐藏层，多层前馈网络可以逼近系统中任意非线性的成分
D: 增强网络的适应能力，通过隐藏层，多层前馈网络可以对增加了新描述属性(输入层节点)情况下的新鲜样本不用训练即可投入使用
A: 提高网络的训练速度，通过隐藏层，多层前馈网络可以快速趋向目标期望
B: 降低网络的训练速度，通过隐藏层，多层前馈网络可以减缓趋向目标期望
C: 增强网络的适应能力，通过隐藏层，多层前馈网络可以逼近系统中任意非线性的成分
D: 增强网络的适应能力，通过隐藏层，多层前馈网络可以对增加了新描述属性(输入层节点)情况下的新鲜样本不用训练即可投入使用
举一反三
- 关于深度前馈网络描述正确的是（） A: 深度前馈网络是神经网络的一种 B: 深度前馈网络只有一个隐藏层 C: 深度前馈网络隐藏上的unit一般会有无数个 D: 深度前馈网络用于处理线性问题
- BP(后向传播)神经网络是一种多层前向(前馈)网络。以下关于“前向”、“后向”的说法正确是( )组成: A: 网络的输出误差由输出层反向传回至输入层 B: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层 C: 网络的输出由输出层反向传回至各隐藏层 D: 网络的输出误差由输入层正向传至各隐藏层
- 多层前馈网络是指那种除拥有输入、输出层外，还至少含有一个或更多个（）的前馈网络。
- BP（后向传播）神经网络是一种多层前向（前馈）网络。以下关于“前向”、“后向”的说法正确的有（）。 A: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层，输出误差由输出层反向传回至输入层 B: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层再至输出层，输出误差由输出层反向传回至各隐藏层 C: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层，输出误差由输出层反向传回至隐藏层 D: 网络的输入由输入层前向传至隐藏层，输出由输出层反向传回至各隐藏层
- BP网络是多层前馈网络，Hopfield网络是全互联反馈网络。