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（）

深度学习是含有一个隐含层的多层神经网络模型的强化学习，训练过程加入了激活函数。 感知机模型也被成为多层神经网络。 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。 卷积神经网络的隐藏层通常由、和组成 在前馈网络中，多个神经元互连以组织一个互连神经网络。 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 多层感知器能解决XOR问题（） 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 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。 单层感知器，它最大的缺点是只能解决线性可分的分类模式问题，要增强网络的分类能力唯一的方法是采用多层网络结构，与单层感知器相比较，下面不是多层网络所特有的特点（） 深度学习模型使用的深层神经网络，包含（）个以上隐含层 单层感知器网络可以（） 单层感知器网络可以（） 单层感知器网络可以（）。 REF神经网络是 层前向神经网络 ( ) 多层前馈神经网络的特点有（） 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 一个传感器网络可以感知网络分布区域内的多个对象。一个对象也可以被多个传感器网络所感知（） 一个传感器网络可以感知网络分布区域内的多个对象。一个对象也可以被多个传感器网络所感知。() 基于多层前向神经网络的PID控制系统结构有( )内含神经网络的环节。