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学习的基本思想是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。（）

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学习的目的是调整权值，以使网络对任何的输入都能得到期望的输出。理想的情况是输入和输出一致，这样，学习后的模型再用于处理数据时就可以得到比没有学习的模型相对更加精确的结果。（）

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