BP神经网络同一层之间的神经元相互无连接。（ ）
举一反三
- 关于BP（反向传播）神经网络，正确的说法包括（ ）。 A: 至少包含一个隐藏层 B: 网络中下一层神经元与上一层的所有神经元连接 C: 是一种多层前向（前馈）人工神经网络 D: 同一层的神经元与神经元之间是连接的
- 采用BP算法的神经网络模型称为（），一般由输入层、隐层和输出层组成，隐层可以是一层或者多层，每个层中又包含许多单个神经元，在BP神经网络中，层与层之间的神经元是全连接，层内部的神经元之间是无连接的。 A: BP神经网络 B: CNN C: NLP D: NLU
- 以下关于BP神经网络的描述中错误的是 A: 前一层的神经元和后一层的神经元存在部分连接关系 B: 神经网络的层内之间不存在连接 C: 采用误差反向传播的负梯度下降算法调整网络权值 D: BP网络是一种前向网络结构
- 以下关于BP神经网络的描述中错误的是（ ）。 A: 神经网络的层内之间不存在连 B: BP网络是一种前向网络结 C: 前一层的神经元和后一层的神经元存在部分连接关系 D: 采用误差反向传播的负梯度下降算法调整网络权值
- 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