对于任意的连续函数f，存在一个三层BP神经网络，该神经网络可以以任意精度拟合函数f。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
举一反三
- BP（后向传播）神经网络具有很强的学习能力，根据Kolmogorov定理，一个三层BP网络可以任意精度逼近一个任意给定的连续函数；这与BP网络的结构特性有关，包括（ ）。 A: 至少包含一个隐藏层 B: 隐藏层中神经元的激励函数为非线性函数 C: 是一个全连接网络（下一层神经元与上一层的所有神经元连接） D: 是一种反馈型神经网络
- BP 网络具有很强的学习能力，根据Kolmogorov定理，一个三层的BP网络就可以任意精度逼近一个任意给定的连续函数f;这与BP网络的结构特性相关，它（ ）。 A: 是一种反馈型神经网络 B: 至少包含一层隐含层 C: 是一个全连接网络（西一层神经元与上一层的所有神经元连接） D: 隐含层中的神经元的激励函数为非线性函数
- 限幅函数常用于神经网络的分量应用中，而纯线性函数则常用作连续函数BP神经网络拟合的输出层中。 A: 正确 B: 错误
- 限幅函数常用于神经网络的分量应用中，而纯线性函数则常用作连续函数BP神经网络拟合的输出层中。
- 有关神经网络的认识正确的是？ A: 感知器可拟合任意的非线性函数。 B: 神经网络的结构多样，但它们只能处理监督式学习问题。 C: BP神经网络通过调整网络的权重和偏置，使得损失函数逼近最小，从而达到拟合训练样本的目的。 D: 神经网络可以直接处理非数值型的输入数据。