2、 BP网络是一种具有3层或3层以上的阶层型神经网络。 上、下层之间各神经元实现全连接,即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接,而每一层各神经元之间无连接。

3、 深度残差网络是对前馈神经网络的改进，通过残差学习的方式缓解了梯度消失的现象，从而使得我们能够学习到更深层的网络表示；而对于循环神经网络来说，长短时记忆模型及其变种门控循环单元等模型通过加入门控机制，很大程度上弥补了梯度消失所带来的损失。

1、 神经网络能很好地解决不同的机器学习问题。 神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下一层的输入变量。