第一个基于神经元研究神经网络模型和脑模型的神经网络模型是在哪一年建成的？
举一反三
- 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
- 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
- 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。
- 智慧职教: 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型，给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？每一个神经元都有输入、处理函数和输出。
- 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