一般认为，人工神经网络（ANN）适用于（ ）

前馈神经网络是一种简单的神经网络，各神经元分层排列，是目前应用最广泛， 发展最迅速的人工神经网络之一。以下关于前馈神经网络说法正确的是: 前馈神经网络是一种简单的神经网络,各神经元分层排列,是目前应用最广泛,发展最迅速的人工神经网络之一。以下关于前馈神经网络说法正确的是（） 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（） 下列人工神经网络属于反馈网络的是() 人工神经网络的英文缩写是（） 按分类来说，人工神经网络包括（ ）。 深度学习源于人工神经网络的研究（） 以下（）不是人工神经网络的学习方式 人工智能的神经网络研究属于 (       ) 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 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。 人工神经网络具有的主要的结构特征( ) 人工神经网络的常用学习方法有: ( ) 下面不属于人工神经网络的是（） 人工神经网络的英文简称为ANN（Artificial Neural Networks），是由大量处理单元经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟人脑神经系统的结构和功能。我们把这些处理单元称为人工神经元。 前馈型神经网络常用于() 人工神经网络是灰色预测概念的一个重要成分。() 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 类脑人工智能及人工神经网络只是智能的一种形式。