人工神经网络（ANN）是由大量处理单元（神经元）互连而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟。

A、线性、自适应

B、线性、非自适应

C、非线性、自适应

D、非线性、非自适应

A、单输入单输出的线性

B、多输入多输出的线性

C、多输入单输出的非线性

D、单输入多输出的非线性

人工神经元网络与深度学习的关系是()。

A、人工神经元网络是深度学习的前身

B、深度学习是人工神经元网络的一个分支

C、深度学习是人工神经元网络的一个发展

D、深度学习与人工神经元网络无关

A、神经网络对训练数据中的噪声不敏感，因此数据质量可以差一些也没关系。

B、不能确定输入属性的重要性。

C、训练ANN是一个很耗时的过程。

D、只能用于分类。

A.因为ANN深人到人脑细胞，在人的知识的获取方面也比ES更深人

B.ANN的实现首先要获得知识和表示知识

C.ES的实现首先要获得知识和表示知识

D.ES和ANN的工作原理基本上是一致的

人工神经元网络是对人类的神经元运作进行一种非常粗糙的数学模拟。()

人脑信息处理也存在这种宏观与微观之间的关系。神经细胞相当于组成成员，而神经网络则是由这些成员组成的社会。当从外部获得信息时，脑一面动员已有的信息，一面吸收新的信息自律地形成新的信息结构。每一种神经细胞都将影响神经网络，而神经网络又控制各种神经细胞的行为。从信息系统变化过程观点看，“流行”也好，脑也好，进化也好，从本质上说都是一样的。对材料划线部分理解正确的一项是( )。

A．它们本质上都是整体和个体的相互影响。

B．它们本质上都是外部信息与内部行为的相互影响。

C．它们本质上都是宏观与微观的相互影响。

D．它们本质上都是信息系统的变化。