在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为（））和一个期望的输出值（也称为（））组成。

一层神经网络会把大量（）作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个（）作为输出。

填空题一层神经网络会把大量（）作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个（）作为输出。

深度学习是从机器学习中的人工神经网络发展出来的新领域，其目的在于（）、（）进行分析学习的神经网络。

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（）是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。

填空题（）是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。