❶ 由众多MP-神经元有层次的连接组成的网络是人工神经网络
是MLP（multi-level perceptron）吧, 由多层神经元组成的、且每层神经元都与上层和下层各神经元连接的结构叫全连接神经网络（Densely-connected Neural Network）
❷ 全连接神经网络和传统bp网的区别
?
一个是表示各层连接方式，一个表示训练方式。没有什么可比性。
❸ 人工神经网络由哪几部分构成
"人工神经网络"共有13个神经元构成，4个为输入神经元，1个为输 出神经元。也就是说，这个程序最多能处理一个四元关系(包含了二元， 三元)。
❹ 为什么全连接神经网络在图像识别中不如卷积神经网络
输入数据是n*n的像素矩阵，再使用全连接神经网络，那么参数的个数会是指数级的增长，需要训练的数据太多。
而CNN的话，可以通过共享同一个参数，来提取特定方向上的特征，所以训练量将比全连接神经网络小了很多。
❺ 卷积神经网络为什么最后接一个全连接层
在常见的卷积神经网络的最后往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图（feature map）转化成（N*1）一维的一个向量
全连接的目的是什么呢？因为传统的端到到的卷积神经网络的输出都是分类（一般都是一个概率值），也就是几个类别的概率甚至就是一个数--类别号，那么全连接层就是高度提纯的特征了，方便交给最后的分类器或者回归。
但是全连接的参数实在是太多了，你想这张图里就有20*12*12*100个参数，前面随便一层卷积，假设卷积核是7*7的，厚度是64，那也才7*7*64，所以现在的趋势是尽量避免全连接，目前主流的一个方法是全局平均值。也就是最后那一层的feature map（最后一层卷积的输出结果），直接求平均值。有多少种分类就训练多少层，这十个数字就是对应的概率或者叫置信度。
❻ 神经网络是什么
神经网络是一种以人脑为模型的机器学习，简单地说就是创造一个人工神经网络，通过一种算法允许计算机通过合并新的数据来学习。
神经网络简单说就是通过一种算法允许计算机通过合并新的数据来学习！
❼ 全连接神经网络参数个数怎么计算
对n-1层和n层而言
n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。
全连接是一种不错的模式，但是网络很大的时候，训练速度回很慢。部分连接就是认为的切断某两个节点直接的连接，这样训练时计算量大大减小
❽ 人工神经网络的基本组成是什么啊
基本结构是三层，输入层，隐层，输出层，各层由神经元和神经元之间的权值组成。