神经网络的特征。
举一反三
- BP神经网络和CNN神经网络都可以用于图像识别，但BP-神经网络要经过繁琐的特征工程提取原始图像特征以向量的方式输入网络，而CNN-神经网络本身包含了卷积层来提取特征，所以可以直接输入原始图像到网络，应用起来更方便。
- 以下为人工神经网络的主要要素是: A: 网络模型 B: 网络的学习规则 C: 神经元模型 D: 神经组织
- 常用的神经网络有（ ）。 A: 循环神经网络 B: 生成对抗网络 C: 卷积神经网络 D: 上下文网络
- 循环神经网络是用于对（ ）的非线性特征进行学习的深度学习网络，循环神经网络的输入是有（ ）关系的序列。
- PID神经网络控制中，控制器使用了（）。 A: CMAC神经网络 B: Hopfield网络 C: PID神经网络 D: 感知器网络