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大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达2.每一个神经元都有输入、处理函数和输出3.神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数4.为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法

增加神经元的数量可以使神经网络模型拟合复杂函数的能力增加。

神经网络模型（neural network）因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元（neuron）组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。下列关于神经元的描述正确的有（）

神经网络模型（neuralnetwork）因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元（neuron）组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。下列关于神经元的描述正确的有（）。

（ ）激活函数的作用为给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，深层神经网络表达能力更强大，可以应用到众多的非线性模型中。