下面关于人脑神经网络与人工神经网络的说法中,错误的是（)。

A.BP神经网络是前馈神经网络

B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的

C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层

D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射

A.多层前向神经网络一般需要同一层神经元间相互连接

B.深度学习一般使用具有多个隐藏层的神经网络

C.训练神经网络的主要目的是学习神经元间的连接权值

D.卷积神经网络可以逐层抽取数据特征实现自动特征学习

A.神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒

B.可以处理冗余特征

C.训练ANN是一个非常耗时的过程

D.至少含有一个隐藏层的多层神经网络

A.神经网络可以实现线性分类

B.神经网络可以实现非线性分类

C.神经网络的每层神经元激活函数值阈必须在[-1,1]

D.神经网络的每层神经元激活函数必须相同

B.1943年，美国心理学家沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和数理逻辑学家沃尔特·皮兹(Walter Pitts)发表了人工智能领域的开篇之作《神经活动中内在思想的逻辑演算》，提出了人工神经网络的概念和神经元模型

C.人工神经网络由大量节点(或称神经元)之间相互联接构成，试图模仿大脑神经元之间传递、处理信息的模式

D.加拿大认知心理学家和计算机科学家杰弗里·欣顿(Geoffrey E.Hinton)最早提出人工神经网络的概念，被称为“神经网络之父”“深度学习鼻祖”，2018年获得图灵奖

A.局部感受野

B.权值共享

C.池化

D.遗忘门

A.人工神经网络用于解决线性分类问题的开创性工作

B.由于其简单易理解,作为人工神经网络学习的入门模型是恰如其分

C.因为其不能解决非线性分类问题的缺陷,启发了后来的各种人工神经网络模型

D.首个能够解决异或的人工神经网络模型

A.单层的全互连的反馈型神经网络

B.多层的非全互连的反馈型神经网络

C.单层的非全互连的反馈型神经网络

D.多层的全互连的反馈型神经网络

A.与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种

B.神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制

C.神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和控制选择网络

D.以上说法都不正确