深度学习与机器学习算法之间的区别在于，后者过程中无需进行特征提取工作，也就是说，我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。

单计算层感知器只能解决线性可分问题。

BP算法仅适用于多层前馈神经网络。

神经网络可以生成任意的决策边界。

神经网络被称为通用函数拟合器，所以它理论上可以表示任何决策边界。

训练好的模型在测试集准确率100%，则在新的数据集上也会达到100%。

训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。

数据可视化艺术设计是对抽象的数据信息进行可视化，来增强人类感知的研究，创造更加直观的视觉呈现形式，来对（）进行传达，帮助人们理解和分析数据。

动力学是理论力学的分支学科，研究作用于物体的（）与物体运动的关系。

一个不包含非线性的神经元可以看作是线性回归函数。