判断题玻尔兹曼机最终学习结果是使网络的输入输出联合概率分布与训练集样本的输入输出联合概率分布最为接近。
判断题神经网络的学习规则有逐层更新学习、竞争学习和概率型学习。
判断题感知器算法采用Hebb学习规则。
判断题ReLU函数已经被验证效果优于ELU函数。
判断题深度学习是通过一个具有一定深度的人工神经元网络，使得计算机具有比较强的学习能力。
