什么是前馈型研究模式？
前馈控制用于主要干扰可控而不可测的场合。
人工神经网络的结构基本上可分为两类，即（）和前馈网络。
常用于神经组织的标记物是（）
属于前馈网络的是（）
用于蛋白质二级结构预测的基本神经网络模型为三层的前馈网络，包括（）
计权网络中（）常用于机场噪声的评价。
常用于检查周围神经的技术不包括（）。
一般来说，前馈控制系统常用于（）的场合。
常用于肠溶型包衣材料的有（）
同轴电缆常用于总线结构网络的布线。
神经阻滞疗法常用于（）
僵尸网络（Botnet）最常用于（）。
连续型Hopfield网络是多层前馈型神经网络，每一节点的输出均反馈至节点的输入。
神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，BP神经网络属于（ ）
神经网络按结构只有前馈网络，没有反馈网络
前馈型神经网络的中各个层之间是()的,反馈型神经网络中各个层之间是()的。
在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。
学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成，由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，因此人们将多层前馈网络称为（ ）
BP神经网络是一种按照误差逆转传播算法训练的多层前馈网络，学习算法是（）
【单选题】在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是（)维的,输出层是（)维的。
3、前馈型神经网络的中各个层之间是（）的，反馈型神经网络中各个层之间是（）的。
前馈型神经网络中的各个层之间是的,反馈型神经网络中各个层之间是的
