在深度学习神经网络中,感知器是最简单的神经网络,关于其结构说法正确的是:--（）

A、多层感知器网络在早期的发展中存在如何训练的问题

B、网络的层数多少和逼近能力呈正相关

C、隐层神经元的输出误差可以直接获取

D、BP网络中每个神经元学习的规则都是误差反馈学习

A、1949年心理学家赫布在其论著《行为自组织》，提出赫布规则

B、1957年罗森布拉特定义了一个神经网络结构，称为感知器

C、1982年物理学家霍普菲尔德提出了全联接网络，离散的神经网络模型。这是一种全新的具有完整理论基础的神经网络模型

D、1986年美国的一个平行计算研究小组提出了前项反馈神经网络的反向传播学习（BP）学习算法

A、是典型的分层前馈神经元网络

B、BP神经网络的基本网络结构从多层感知器而来

C、相邻两层神经元之间是全连接的

D、BP网络中每个神经元学习的规则不是误差反馈学习

A、感知器可拟合任意的非线性函数。

B、神经网络的结构多样，但它们只能处理监督式学习问题。

C、BP神经网络通过调整网络的权重和偏置，使得损失函数逼近最小，从而达到拟合训练样本的目的。

D、神经网络可以直接处理非数值型的输入数据。

A、二者都是由多个神经元组成的多层神经网络

B、二者学习的关键都是神经元的损失计算

C、输入信号向后传递的过程中，都是加权和的计算

D、二者都有输入、激活和输出

A、抽象神经元模型MP很好地解决了处理、学习信息的问题

B、人工神经元和生物神经元都具有信息汇总和信息传输的功能

C、明斯基在1969年提出“深层神经网络的研究是没有价值的”这一观点

D、辛顿（Hitton）成功应用BP算法来训练多层感知器，很好地解决非线性分类问题

A、单个感知器可以实现线性分类。

B、神经元是神经网络的基本组成单元。

C、多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。

D、多个感知器可以解决非线性问题的分类。

A、通过网络监听非法得到用户口令是常用的一种破解口令的方法；

B、黑客有时也利用专门的软件破解口令，以获取目标机器的合法账号和口令；

C、内存溢出攻击是一种常用的溢出漏洞攻击，操作系统中50%以上的安全漏洞都是由内存溢出引起的。

D、A，B，C都正确。

A、在卷积神经网络中，卷积的下一步通常是进行池化处理(pooling)

B、池化处理主要是对不同位置的特征进行聚合统计

C、池化处理起到了减少了参数和降维的作用

D、常用的池化做法是对每个滤波器的输出求最大值、平均值等

B．被控对象的正模型

C．线性滤波器

D．控制