深度学习的神经网络模型是'一个更强大、更通用、更消耗训练数据的建模方法，这个方法的强大之处在于其能够基于数据通过模型自己发现特征，会比人工经验的定义方式更为准确'这个说法是（）。

人工神经元网络与深度学习的关系是: 人工神经元网络是深度学习的前身|深度学习与人工神经元网络无关|深度学习是人工神经元网络的一个分支|深度学习是人工神经元网络的一个发展 BP神经网络是一种按照（）训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络 循环神经网络更透合于处理图像识别问题（） 在深度学习神经网络中,感知器是最简单的神经网络,关于其结构说法正确的是:--（） 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 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。 以下关于神经网络和深度学习说法正确的是（ ） 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（） 当隐藏层大于的神经网络叫做深度神经网络（） 人工神经网络训练 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 关于单层神经网络与多层神经网络的说法中，错误的是__。A.单层神经网络只可以有一个隐藏层B.多层神经网络可以解决线性不可分的问题C.多层神经网络可以有一个或者多个隐藏层D.单层神经网络与多层神经网络都需要用到激活函数（） 关于神经网络与深度学习的关系表述不正确的是？（） 人工神经网络的本质是一个函数（） 人工神经网络的本质是一个函数（） BP神经网络是一种按照误差逆转传播算法训练的多层前馈网络，学习算法是（） 卷积神经网络更靠后的一些层可检测完整的物体、复杂的特征。 所谓深度学习，是指多层神经网络中每一层学一个简单的任务，从简单的部件构成复杂对象的过程。 有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是（） 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。