前向传播神经网络时在神经元的数学模型的基础上，将神经元通过特定的连接方式连接在一起构成的。不同的人工神经网络一般拥有不同的结构，但基础仍然是神经元的数学模型。（)

A.同一层神经元之间的连接权重

B.相邻层神经元和神经元之间的连接权重

C.神经元和神经元之间连接有无

D.输入数据大小

A.层与层之间通过“全连接”进行连接，即两个相邻层之间神经元完全成对连接

B.同一层内的神经元相互不连接

C.同一层内神经元之间存在全连接

D.各个神经元接受前一级神经元的输入，并输出到下一级

A.关于神经网络,著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念

B.MP模型的提出标志着神经计算时代的开始

C.人工神经网络的基本模型有:单层前向神经网络和隐层前向神经网络

D.人脑神经系统的基本单元是神经元,一般所说的神经元是双极神经元,由细胞体、一个轴突和若干树突组成

A.神经元的特性

B.神经元个数

C.神经元之间的连接形式，即拓扑结构

D.学习规则

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.骨骼连接方式

B.大脑神经元的连接方式

C.人们的网络沟通方式

D.植物根系连接网络方式

A、生物神经元主要由细胞体和突起两部分组成，其中，突起可以分为树突和轴突

B、人工神经元基本模型模拟的是生物神经元，包括输入、树突、细胞体、轴突和突触几部分

C、世界上第一个神经元的数学模型为MP模型

D、人工神经网络只有线性函数部分

A.神经网络神经元的输出都是传给其他神经元，不能再反馈回来

B.神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整，使得代价函数极小化

C.均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数(损失函数)

D.神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数