下面关于BP神经网络的说法错误的是

A.BP网络是是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。

B.BP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。

C.BP算法由误差的正向传播和数据的反向传播两个过程构成。

D.在BP算法中数据的正向传播和误差的反向传播是交替进行的。

A.BP网络是是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。

B.BP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。

C.在BP算法中数据流的正向传播时，数据的传播方向是输入层→隐层→输出层。

D.在BP算法中数据的正向传播和误差的反向传播是同时进行的。

A.误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型

B.误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法

C.使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度

D.使用误差反向传播算法可以更新权值，最小化损失函数

A.BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络

B.反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小

C.正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出

D.BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整

A.BP算法是从输入层开始，逐层计算δ信号调整自身权重，并且将δ信号传向后一层

B.BP算法的出现解决了多层神经网络权重调整困难的问题

C.BP算法的核心是对隐含层神经元误差E的估计

D.BP算法对多层网络训练时使用的sigmoid激活函数存在“梯度弥散”问题

A.BP算法是从输入层开始，逐层计算δ信号调整自身权重，并且将δ信号传向后一层

B.BP算法的出现解决了多层神经网络权重调整困难的问题

C.BP算法的核心是对隐含层神经元误差E的估计

D.BP算法对多层网络训练时使用的sigmoid激活函数存在“梯度弥散”问题