一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络。

人工神经网络是灰色预测概念的一个重要成分。() 神经网络由许多神经元组成，每个神经元只能接受一个输入，处理它并给出一个输出。 当倒传递神经网络（BP神经网络）无隐藏层，输出层个数只有一个的时候，也可以看做是逻辑回归模型。 循环神经网络BPTT算法，对同一个权重参数，在每个时刻上，都调整一次 人工神经网络从一个方面上模拟大脑: 组成人工神经网络的神经元之间的连接强度，即突触权值w ，可用于储存获取的知识。（ ） Scala函数组合器可以把一个二维的列表展开成一个一维的列表的方法是() 神经网络由许多神经元组成，每个神经元只能接受一个输入 下面关于人脑神经网络与人工神经网络的说法中，错误的是（ ）: MP模型的提出标志着神经计算时代的开始 人工神经网络的基本模型有：单层前向神经网络和隐层前向神经网络 人脑神经系统的基本单元是神经元，一般所说的神经元是双极神经元，由细胞体、一个轴突和若干树突组成 关于神经网络，著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念 中国大学MOOC: 深度学习其实是人工神经网络的分支，其本质上就是一个深度神经网络。而神经网络又是来自于对生物神经元的模拟。 循环神经网络和递归神经网络是一回事 1942年，McCulloch和Pitts建成了第一个神经网络的数学模型（） 1942年，McCulloch和Pitts建成了第一个神经网络的数学模型（） 深度神经网络是有一个或者多个隐藏层的传统多层感知器（） 现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有三个部分，包括（）。 机器学习的一个最新研究领域是: 数据挖掘|神经网络|类比学习|自学习 神经网络算法中，激活函数是对于一个结点，给定输入或输入集，定义输出（） 下列神经网络不属于前馈神经网络的是（ ）: BP神经网络 卷积神经网络CNN 循环神经网络RNN 感知机 对抗神经网络可以通过两个神经网络的博弈，达到更好的学习效果。 分层型神经网络将一个网络模型中的所有神经元功能分为若干层，一般有输入层、（）和输出层 人工神经网络是一个用大量称做人工神经元的简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟大脑神经系统的结构和功能。人工神经网络的研究始于20世纪80年代。()