BP型人工神经网络是具有无反馈、层内无互连的多层结构的神经网络。典型的BP网络是一种具有三层及以上结构的无反馈连结构的前向网络，其中首尾两层分别被称为输入层和输出层，中间各层称为隐含层，各层之间的神经元为全连接关系，层内的各个神经元之间无连接。采用有导师学习的方式进行训练和学习。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
举一反三
- 采用BP算法的神经网络模型称为（），一般由输入层、隐层和输出层组成，隐层可以是一层或者多层，每个层中又包含许多单个神经元，在BP神经网络中，层与层之间的神经元是全连接，层内部的神经元之间是无连接的。 A: BP神经网络 B: CNN C: NLP D: NLU
- BP神经网络的拓扑结构一般为三层,分别是输入层、输出层以及() A: 隐含层 B: 表示层 C: 网络层 D: 反馈层
- 前馈神经网络和反馈神经网络的一个区别是，前馈神经网络各层神经元之间有连接，反馈神经网络层间神经元无连接。
- BP 网络具有很强的学习能力，根据Kolmogorov定理，一个三层的BP网络就可以任意精度逼近一个任意给定的连续函数f;这与BP网络的结构特性相关，它（ ）。 A: 是一种反馈型神经网络 B: 至少包含一层隐含层 C: 是一个全连接网络（西一层神经元与上一层的所有神经元连接） D: 隐含层中的神经元的激励函数为非线性函数
- 关于深度学习或深度神经网络的说法正确的有() A: 深度学习采用多层前向神经网络 B: 神经网络的隐藏层数量体现了网络的“深度”，一般应具有多个隐藏层 C: 深度神经网络相邻层节点之间有连接，但不一定是全连接 D: 深度神经网络同一层及跨层节点之间无连接