单层神经网络有2个输入，2个输出，它们之间的连接权有（）个。

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 在一个简单的MLP模型中，输入层有8个神经元，隐藏层有5个神经元，输出层有1个神经元。隐藏输出层和输入隐藏层之间的权重矩阵的大小是多少（）。 2位二进制编码器有4个输入端、2个输出端。() 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 神经网络有相互连接的组成（） 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。 神经网络的3个要素为：（）、（）和（）。 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。 一个完整的人工神经网络包括（） 一个完整的人工神经网络包括（） 神经网络中的节点之间的连接代表什么（ ）？ 神经网络输入层 中国大学MOOC: 神经网络中的神经元有两个状态：兴奋、抑制。这两个状态由阈值决定。 两位二进制编码器有4个输入端、2个输出端。()   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（） 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（） FX2N-48MR是基本单元模块，有（）个输入接口、（）个继电器型输出接口。 多层神经网络模型中信息的正向传播是指输入信息输出 人工智能识别图像是从输入到输出的神经网络过程（）