已知：1.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不断更新模型
给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？( )
给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？( )
A 加入更多层，使神经网络的深度增加
B 有维度更高的数据
C 当这是一个图形识别的问题时
D 以上都不正确
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已知：1.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
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已知： -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。 -每一个神经元都有输入、处理函数和输出。 -神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。 -为了得到最佳的神经
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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。 - 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。 - 神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。 - 为了得到最佳的神经网络，我们用
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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。
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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（）