人工神经网络通过施加于它的（ ）调节 的交互过程来学习它的环境，按照广泛采用的分类方法，可以将神经网络的学习方法归为三类：（ ）、（ ）、（ ） 。
举一反三
- 人工神经网络按照学习方法分类可以分为（） A: 有监督学习和无监督学习 B: 线性网络和非线性网络 C: 前馈网络和反馈网络 D: 确定网络和随机网络
- 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
- 深度学习和人工神经网络都是人工智能领域常见的名词,它们之间有区别也有联系。下列关于深度学习和神经网络的说法中,正确的有()。 A: 深度学习是基于人工神经网络发展而来的联结主义学习方法 B: 深度学习和人工神经网络均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络 C: 深度学习采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络 D: 人工神经网络采用逐层训练机制
- （）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。 A: 人工智能 B: 深度学习 C: 人工神经网络
- 神经网络根据网络学习方法可以分为有监督学习和_________两种形式。