人工神经网络的学习训练指的是通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数，使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。学习方式可分为有导师学习和无导师学习。

A.人工神经网络的层数

B.人工神经网络的学习率

C.人工神经网络的权重

D.人工神经网络的偏置

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

A.神经网络适合于大数据的预测

B.神经网络每一次预测的结果不一定相同

C.神经网络预测过程是个黑匣子，根本就没有数学模型

D.神经网络有很多方法，BP神经网络只是其中一种方法而矣