下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述，不正确的是（）。

A.浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射

B.包含了若干隐藏层的前馈神经网络是一种深度学习方法

C.线性回归分析是一种浅层学习方法

D.K-means聚类是一种浅层学习方法

A.同一层内神经元之间存在全连接

B.各个神经元接受前一级神经元的输入，并输出到下一级

C.同一层内的神经元相互不连接

D.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

A.有环；无环

B.无环；无环

C.无环；有环

D.有环；有环

A.非线性映射

B.自学习和自适应

C.泛化与容错

D.收敛速度快

A.576

B.36928

C.640

D.36864

A.控制部分在反馈信息尚未到达前已受到纠正信息（前馈信息）的影响，及时纠正其指令可能出现的偏差，这种自动控制形式称为前馈

B.前馈控制可更快的对活动进行控制，使活动更加准确

C.条件反射不是前馈控制

D.前馈控制系统可使机体对环境变化做预见性和快速活动，减少负反馈的波动性和滞后性

A.抽象类只能作为基类使用

B.抽象类不能定义对象

C.抽象类可以实例对象

D.可以实现多态

A.784,10

B.28,10

C.28,1

D.784,1

A.数据分析

B.语音识别

C.神经网络

D.深度学习

A.网络协议的三要素是语法、语义和时序

B.协议是控制两个对等层实体之间通信的规则的集合

C.在OSI参考模型中，要实现第N层的协议，需要使用N+1层提供的服务

D.协议规定了对等层实体之间所交换的信息的格式和含义