21008.()按拓扑结构分,人工神经网络可以分为前馈网络和反馈网络。

好的！我们来一起分析这道判断题。 **题目：** 按拓扑结构分，人工神经网络可以分为前馈网络和反馈网络。（ ） **答案：** A: 正确 **解析：** 1. **前馈网络（Feedforward Network）：** - 前馈网络中的信息传递是单向的，从输入层到输出层，中间经过若干隐藏层。每一层的神经元只与下一层的神经元相连。 - 没有循环或反馈连接。 - 例如，多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）就是一种典型的前馈网络。 2. **反馈网络（Recurrent Network）：** - 反馈网络中允许存在循环连接，即信息可以在网络内部多次传递。 - 这种结构使得网络能够处理序列数据，并具有记忆功能。 - 例如，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种常见的反馈网络。 **举例说明：** - **前馈网络的例子：** - 比如一个简单的三层神经网络，包含输入层、隐藏层和输出层，信息从输入层逐层传递到输出层。 - **反馈网络的例子：** - 比如一个RNN用于自然语言处理任务，它可以记住前面的信息，从而更好地理解和生成文本。 因此，根据拓扑结构的不同，人工神经网络确实可以分为前馈网络和反馈网络两种主要类型。所以，这道题的答案是正确的。 希望这个解析对你有所帮助！