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:-----------（）

影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（）。 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 以下关于神经网络和深度学习说法正确的是（ ） 深度学习的深度是指神经元网络层数的加深。 深度学习模型使用的深层神经网络，包含（）个以上隐含层 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（） 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 卷积神经网络的隐藏层通常由、和组成 关于神经网络与深度学习的关系表述不正确的是？（） 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 （）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 下列属于深度神经网络模型的是（） 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。 BP神经网络的学习规则是? BP神经网络的学习规则是（） 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。 以下对神经网络 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 REF神经网络是 层前向神经网络 ( ) 神经网络的学习算法可分为（）