对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题（)

A.Kohonen神经网络

B.BP神经网络

C.单层感知器

D.多层感知器

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.1

B.500

C.300

D.100

A.卷积神经网络

B.符号表示

C.浅层神经网络

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

A.人工神经网络

B.神经元

C.神经识别

D.机器模拟

A.反向传播(BP)网络

B.径向基函数(RBF)网络

C.卷积神经网络

D.小波网络

A.深度学习

B.机器学习

C.感知器

D.CNN

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