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人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)，通常简称为神经网络。是指从信息处
理的角度对人脑神经元系统进行模拟，建立处理模型。因此，人工神经网络模型是一种信息
处理模型，由大量的神经元节点相互连接而成。
人工神经网络由输入层、隐藏层（隐层）、输出层组成，其中，隐藏层的个数可以根据
网络设计自行决定。
在神经网络中可以引入非线性激活函数，这样就可以使得神经网络可以对数据进行非线
性变换，解决线性模型的表达能力不足的问题。常用的激活函数有Relu、tanh、sigmoid
等。
在人工神经网络中，有一种网络是其他网络的基础：全连接神经网络
全连接神经网络是一种连接方式较为简单的人工神经网络结构，某一层的任意一个节
点，都和上一层所有节点相连接。
注意
要进行反向传播，必须先进行前向传播！
1. 关于人工神经网络，下列说法正确的是:
A 只能解决线性模型问题
B 只包含输入层和输出层
C 隐藏层的个数可以根据网络设计自行决定
D 以上说法均不正确
2. 关于反向传播，下列说法正确的是:
A 反向传播是神经网络计算输出值的过程
B 要进行反向传播，必须先进行前向传播
C 反向传播是用来预测结果的
D 前向传播与反向传播没有任何关系
1=>C 2=>B
