对人工神经网络进行训练的目的就是通过重复的数据集迭代获得各层网络之间稳定的权值矩阵。（ ）
举一反三
- 神经网络需要训练的参数只有网络权值
- 以下对人工神经网络说法错误的是（ ）。 A: 当输入一个非样本数据时，已经训练好的神经网络将无法给出输出值 B: 人工神经网络利用最速下降法反复调整网络的连接权值，使网络的实际输出和目标输出值一致 C: 人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象 D: 可以用最速下降法来调整人工神经网络的连接权值
- 以下对人工神经网络说法错误的是（ ）。 A: 人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象。 B: 可以用最速下降法来调整人工神经网络的连接权值。 C: 当输入一个非样本数据时，已经训练好的神经网络将无法给出输出值。 D: 人工神经网络利用最速下降法反复调整网络的连接权值，使网络的实际输出和目标输出值一致。
- 神经网络的训练过程就是网络内部的权值、阈值等参数的调整过程。
- 多层神经网络的各层神经元之间通过可修正的权值互联。