机器学习中,“表示”是指以一种不同的方式来查看数据(即表征数据或将数据编码);“学习”是指算法寻找更好数据表示的自动搜索过程。针对神经网络算法,学习是为神经网络的所有层找到一组权重值,使网络能够将每个示例输入与其目标正确地——对应。A. 对B. 错

考查要点：本题主要考查对机器学习中“表示”与“学习”概念的理解，特别是神经网络中权重调整的作用。

解题核心：明确“学习”在神经网络中的具体体现，即通过调整各层权重实现输入到输出的正确映射。需理解神经网络训练的本质是优化权重参数，使模型输出与目标一致。

关键点：

1. 表示是数据的编码方式，学习是自动搜索更好的表示过程。
2. 神经网络通过调整所有层的权重实现输入与目标的对应关系。
3. 训练过程（如反向传播）的目标是优化权重，最小化预测误差。

题目描述中提到“学习是为神经网络的所有层找到一组权重值”，这一表述符合神经网络的核心机制：

1. 权重的作用：神经网络的每层通过权重参数定义输入与输出之间的非线性关系。
2. 训练目标：通过优化算法（如梯度下降）调整所有层的权重，使网络输出尽可能接近目标值。
3. 正确性验证：若权重调整得当，网络能将输入正确映射到目标（如分类标签或回归值）。

因此，题目中的描述准确反映了神经网络学习的本质，答案应为A. 对。