“仿生学”、“人工神经网络”都是（）方法的典型应用。

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（ ）。 深度学习源于人工神经网络的研究（） 以下（）不是人工神经网络的学习方式 人工智能的神经网络研究属于 (       ) 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 神经网络是反馈神经网络中最简单且应用广泛的模型,它具有联想记忆的功能 ( ) 人工神经网络具有的主要的结构特征( ) 一个完整的人工神经网络包括（） 下面不属于人工神经网络的是（） 一个完整的人工神经网络包括（） 技术仿生学是具备如下特征的方法：（） 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（） 现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有三个部分，包括（）。 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ REF神经网络是 层前向神经网络 ( ) iPhoneXR的A12仿生芯片是（）神经网络引擎的芯片，比Mate20pro多（）核心。 iPhoneXR的A12仿生芯片是（）神经网络引擎的芯片，比Mate20pro多（）核心 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。