增加神经元的个数，无法提高神经网络的训练精度。()

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: 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 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 在神经网络学习中，每个神经元会完成若干功能，下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能（）。 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。 神经网络训练分为批量训练和在线训练。 神经网络训练分为批量训练和在线训练（） 神经网络训练分为批量训练和在线训练（） 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，处理它并给出一个输出。 中国大学MOOC: 在神经网络学习中，每个神经元会完成若干功能，下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能（ ） 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 结构学派的特点是从外部机理模拟人脑的神经元和神经网络（） 下列关于于神经网络的说法中正确的是_____。 (1)增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率 (2)减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率 (3)增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率 人工神经网络是仿照神经元传递信息的方法来对数据进行分类的。 训练循环神经网络的算法是BPTT 下列关于神经元、神经网络的说法中，错误的是（? ? ?）。: 世界上第一个神经元的数学模型为MP模型 人工神经元基本模型模拟的是生物神经元，包括输入、树突、细胞体、轴突和突触几部分 人工神经网络只有线性函数部分 生物神经元主要由细胞体和突起两部分组成，其中，突起可以分为树突和轴突 人工神经网络从一个方面上模拟大脑: 组成人工神经网络的神经元之间的连接强度，即突触权值w ，可用于储存获取的知识。（ ） 神经元网络的组织结构有多种，其中最常用的是（）神经元网络和（）神经元网络。 Hebb学说认为神经网络的学习过程最终是发生在神经元之间的突触部位，突触的联结强度随着突触前后神经元的活动而变化，变化的量与两个神经元间的反应程度有关（） REF神经网络是 层前向神经网络 ( )