深度信念网基于玻尔兹曼机原理。

卷积神经网络中的卷积层实现特征提取，池化层实现特征降维，全连接层为分类器。

判断题卷积神经网络中的卷积层实现特征提取，池化层实现特征降维，全连接层为分类器。

在BP算法中，前一层的学习信号可以通过后一层的学习信号以及当前权向量及激活函数的导数推导。

判断题在BP算法中，前一层的学习信号可以通过后一层的学习信号以及当前权向量及激活函数的导数推导。

采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。

判断题采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。