神经网络中误差精度的提高可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现。()此题为判断题(对，错)。

第1题：

1、下面关于多层神经网络的说法中，错误的是

A．多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。

B．多层神经网络的各层神经元之间通过可修正的权值互联。

C．多层神经网络的同一层的神经元之间通过可修正的权值互联。

D．多层神经网络可以实现非线性判别。

第2题：

下列说法正确的数量为 a. 前馈神经网络可以含有多个隐含层 b. 前馈神经网络的输入层神经元将信息加权后，经过激活函数传递到第二层神经元 c. FNN中的隐含层是指在输入层和输出层之间无法之间观测状态的标准神经元 d. FNN的前后层神经元和同层神经元之间都存在连接，因此称为全连接

A．2

B．3

C．4

D．1

第3题：

7、如果神经网络中有足够的隐含层，每个隐含层中有足够多的神经元，那么神经网络就可以表示任意复杂的函数或空间分布。

第4题：

19、在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的（）参数。

A．相邻层神经元和神经元之间的连接权重

B．同一层神经元之间的连接权重

C．输入数据大小

D．神经元和神经元之间连接有无

第5题：

19、关于前馈神经网络，以下说法不正确的是：

A．同层神经元之间存在连接

B．在前馈神经网络FNN中，隐含层均为标准神经元，带有激活函数

C．隐含层，是指其中神经元的状态在输出端无法直接观测

D．隐含层输入的权重需要学习得到