人工神经网络中,()算法能够根据期望的和实际的网络输出(对应于给定输入)间的差来调整神经元间连接的强度或权。A.有师学习B.无师学习C.机械学习D.以上选项都不对

第1题：

19、在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的（）参数。

A．相邻层神经元和神经元之间的连接权重

B．同一层神经元之间的连接权重

C．输入数据大小

D．神经元和神经元之间连接有无

第2题：

5、人工神经网络是通过算法来自动调整神经元中的权值，模拟人类神经网络的学习能力。

第3题：

2、以下有关BP网络说法错误的是（）

A．BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络

B．反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小

C．正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出

D．BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整

第4题：

3、以下对人工神经网络说法错误的是（）。

A．人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象。

B．可以用最速下降法来调整人工神经网络的连接权值。

C．当输入一个非样本数据时，已经训练好的神经网络将无法给出输出值。

D．人工神经网络利用最速下降法反复调整网络的连接权值，使网络的实际输出和目标输出值一致。

第5题：

BP神经网络的训练阶段是指输入样本对网络的连接权进行调整，以使该网络实现给定样本的输入输出映射关系。