（)源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

A.多层人工神经网络模型可以有很强的特征学习能力。

B.深度学习模型对原始数据有更本质的表达。

C.深度神经网络可以采用逐层训练方法进行优化。

D.训练时可以将上层训练好的结果作为下层训练过程中的初始化参数。

A.深度学习

B.机器学习

C.感知器

D.CNN

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.深度学习

B.特征学习

C.模式识别

D.自动翻译

A.显层

B.暗层

C.隐层

D.明层

A.人工智能就是机器学习

B.深度学习是一种机器学习的方法

C.机器学习就是深度学习

D.人工智能就是深度学习

A.是一种端到端学习的方法

B.是一种无监督学习的方法

C.实现了非线性映射

D.隐含层数目大小对学习性能影响不大

A.卷积神经网络

B.符号表示

C.浅层神经网络