不同的深度神经网络产生的深度学习技术性能是有差异的，用途也不一样。（ ）

中国大学MOOC: 深度强化学习是深度学习与强化学习的结合。在深度强化学习中，神经网络被用来进行哪个函数的学习？ 下列属于深度神经网络模型的是（） 深度学习包含自动编码器、稀疏编码、（）、深信度网络、循环神经网络 深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是:-----------（） 使用深度神经网络处理语音识别的优点有哪些？（） （）奠定了神经网络的全新的架构，后人把其称为深度学习之父 下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是（）。 影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（）。 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 深度神经网络越深效果越好、准确度越高（） 深度学习是一种多层神经网络的模拟认知训练方法，多层神经网络包含多个隐含层感知层，也称作卷积神经网络（CNN），它的研究热潮兴起于本世纪初期（） 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。 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（） 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（） 深度学习的深度是指神经元网络层数的加深。 损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差,在深度学习中常用的损失函数是:---（） Hopfield神经网络的结构与BP神经网络不同，它是 _____ 人工神经网络的常用学习方法有: ( ) 人工神经元网络与深度学习的关系是 人工神经元网络与深度学习的关系是( )