神经网络的学习是指调整神经网络的连接权值或者结构，使得样本输入数据通过神经网络产生的实际输出与样本期望输出数据基本一致。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
举一反三
- 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。
- BP神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值,以使网络的输出不断地接近期望输出。
- BP神经网络的训练阶段是指输入样本对网络的连接权进行调整，以使该网络实现给定样本的输入输出映射关系。 A: 正确 B: 错误
- 神经网络中的样本是指：（ ）。 A: 神经网络的输入 B: 神经网络的输入与输出 C: 神经网络的数据 D: 神经网络的最优权值