25. (2.1分) 关于神经网络，正确的描述是:A. 仅适用于监督学习B. 反向传播用于调整权重C. 激活函数(如ReLU)引入非线性D. 输入层直接输出最终结果

本题考查对神经网络基本概念的理解，重点在于区分各组成部分的功能及算法原理。关键点包括：

1. 反向传播的作用：用于更新网络权重；
2. 激活函数的作用：引入非线性；
3. 神经网络的应用范围：不仅限于监督学习；
4. 网络层的功能：输入层不直接输出结果。

选项分析

A. 仅适用于监督学习

错误。神经网络不仅用于监督学习（如分类、回归），还广泛应用于无监督学习（如聚类、自编码器）和强化学习。

B. 反向传播用于调整权重

正确。反向传播算法通过计算损失函数对权重的梯度，指导权重更新，是训练神经网络的核心步骤。

C. 激活函数（如ReLU）引入非线性

正确。线性模型无法拟合复杂关系，激活函数（如ReLU）通过引入非线性，使神经网络能学习复杂模式。

D. 输入层直接输出最终结果

错误。输入层仅接收输入数据，最终结果由输出层产生，中间的隐藏层负责特征提取和非线性变换。