A.神经网络中单个神经元的破坏不会影响结果，因此具有较好的容错机制B.神经网络具有并行计算的能力C.神经网络计算过程中不能省略神经元的阈值参数D.误差反向传播过程中采用负梯度下降算法
判断题神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果。
判断题神经网络的学习过程就是网络中的权值调整的过程。
判断题深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数，因此需要大数据样本进行训练。
判断题一个神经元并不聪明，但千万个神经元彼此相连在有限的空间里就会产生智慧，这属于群智能的现象之一。
判断题学习的方式分为在线学习和批量学习。
