神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型，由大量的人工神经元联结进行计算。
对
举一反三
- 人工神经网络（ANN）是一种模仿生物神经网络，其中的_____扮演了生物神经模型中突触的角色，用于调节一个神经元对另一个神经元的影响程度。 A: 输入 B: 输出 C: 求和 与激活函数 D: 权重
- 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
- 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
- 以下关于人工神经网络的描述中，正确的是( )。 A: 通过构建人工神经元和建立神经元间的连接，模拟生物神经网络 B: 人工神经网络是受生物神经学启发的数学模型 C: 人工神经元是网络的基本单元，模拟人脑神经元接受输入信号、产出输出 D: 是一种非线性模型，具有存储并使用经验知识的能力
内容
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建立人工神经网络模型的3个关键要素是：人工神经元的数学模型，人工神经网络的拓扑结构，人工神经网络的学习训练算法。 A: 正确 B: 错误
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人工神经网络是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。
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人工神经网络是一种模仿神经系统活动特征的数学模型，具有较高的非线性映射能力、容错性、自适应能力和分布存储能力
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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
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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