神经网络辨识的收敛速度不依赖于待辨识系统的维数，只与神经网络本身及其所采用的学习算法有关。
对
举一反三
- 在神经网络控制在理论和实践上，下列不属于研究的重点的是（） A: 神经网络的稳定性与收敛性问题。 B: 神经网络学习算法的实时性。 C: 神经网络控制器和辨识器的模型和结构。 D: 神经网络处理的对象。
- 在直接神经网络模型参考自适应控制中，（）。 A: 需要一个神经网络控制器 B: 需要一个神经网络控制器及一个神经网络辨识器 C: 需要两个神经网络控制器及一个神经网络辨识器 D: 需要一个神经网络控制器及两个个神经网络辨识器
- 神经网络辨识需要建立实际系统的辨识格式，不可以省去系统结构建模这一步骤。
- 神经网络控制内容一般包括被控对象系统辨识和神经网络控制器的设计。
- 下列不属于常见的深度神经网络结构有（ ）。 A: 单一神经网络 B: 长短时记忆网络 C: 卷积神经网络 D: 循环神经网络
内容
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神经网络辨识需要建立实际系统的辨识格式，不可以省去系统结构建模这一步骤。 A: 正确 B: 错误
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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
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神经网络用于系统正模型辨识的结构只有串联结构一种。
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神经网络用于自动控制任务中，主要表现在两个方面：被控对象的系统辨识，以及神经网络控制器的设计。
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为什么要在强化学习中引入深度神经网络？（） A: 加快算法收敛速度 B: 提高强化学习表达能力 C: 提高算法复杂度 D: 深度神经网络与强化学习方法训练方法一致