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[判断]神经网络和PID控制器结合时输出为比例积分和微分系数。

[判断]神经网络直接逆控制是与被控对象并联起来，以使得总体的传递函数为1。

[判断]神经网络控制内容一般包括被控对象系统辨识和神经网络控制器的设计。

[判断]神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果。

[判断]神经网络的学习过程就是网络中的权值调整的过程。

[判断]深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数，因此需要大数据样本进行训练。

[判断]学习的方式分为在线学习和批量学习。

[判断]一个神经元并不聪明，但千万个神经元彼此相连在有限的空间里就会产生智慧，这属于群智能的现象之一。

[判断]BP神经网络中采用的负梯度下降算法，当误差目标函数中存在多个极值点时，仍然能够寻找到全局最优解。

[填空]人工神经元数学模型中的阈值是模拟实际神经元中的（）

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