人工神经网络的无监督学习，根据网络输出的相似特征将输入信息进行分组聚集

深度学习是隐藏层更多的人工神经网络模型。 人工神经网络属于()系统。 下列人工神经网络属于反馈网络的是() 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。 人工智能识别图像是从输入到输出的神经网络过程（） 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 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（ ）。 简述神经网络具备的特征。 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。 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。 根据神经网络的连接方式，神经网络的３种形式为：（）、（）和（）。 BP神经网络的学习规则是? BP神经网络的学习规则是（） 决定神经网络输出的元素有（） 人工智能的神经网络研究属于 (       ) 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: 中国大学MOOC: 人工神经网络学习的过程，实际上是反复修改_______。 深度学习是基于RNN循环神经网络。