Affirm. We can accept .

A. 感知器模型由输入层和输出层两层构成，不失一般性
B. 感知机的本质是一种适合用于将某些数据分为两种类型的线性分类模型
C. 感知机能够求解异或问题
D. 感知器学习的基本思想：神经单元之间连接权的变化正比于输出单元期望输出与实际的输出之差

A. BP网络是一种前馈网络, 其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络
B. 反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小
C. 正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出
D. BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整