人工神经网络的英文缩写是（）

以下（）不是人工神经网络的学习方式 深度学习源于人工神经网络的研究（） 人工智能的神经网络研究属于 (       ) 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（） REF神经网络是 层前向神经网络 ( ) 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: ( ) 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（） 人工神经网络技术评价油气层的实质是（）。 以下属于人工神经网络主要特点的是（） .以下关于人工神经网络( )的描述错误的是 ( ) 深度学习是隐藏层更多的人工神经网络模型。 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 以下神经网络不属于卷积神经网络的算法是（ ）。 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 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。 以下不属于人工神经网络主要特点的是 ( ) 人工神经网络是灰色预测概念的一个重要成分。()