（）网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间，同时保持输入数据在高维空间的拓扑结构，即将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的临近神经元。

A.是一种端到端学习的方法

B.是一种无监督学习的方法

C.实现了非线性映射

D.隐含层数目大小对学习性能影响不大

A.前向型

B.后向型

C.反馈型

D.自组织竞争型

A.学习型组织比直线职能制组织更稳定更可控

B.学习型组织与传统组织相比，具有持续的竞争优势

C.学习型组织在企业文化上比传统组织更优秀

D.学习型组织不适合应用于规模较大的组织，但比传统组织灵活

A.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

B.神经网络模型建立在多神经元之上

C.神经网络模型中，无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算

D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题

A.使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值

B.神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响

C.对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素

D.分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定

A.贝叶斯算法

B.支持向量机算法

C.神经网络算法

D.决策树算法

A.评估学习方式、有标注信息学习方式、端到端学习方式

B.评估学习方式、端到端学习方式、端到端学习方式

C.有标注信息学习方式、端到端学习方式、端到端学习方式

D.无标注学习、有标注信息学习方式、端到端学习方式

A.绩效考评结果

B.员工需求

C.学习型组织的建立

D.与同类企业的竞争

A.盈利能力

B.学习能力

C.创新速度

D.学习型组织构建能力