学习方法是体现人工神经网络智能特征的主要标志，离开了学习算法，人工神经网络就失去了诱人的自适性

是的，学习方法是人工神经网络智能特征的重要体现之一。离开了学习算法，人工神经网络就失去了其自适应性和适应性，无法根据新的输入和输出数据进行自我调整和优化。
人工神经网络是一种模拟人类神经系统工作方式的计算模型，由多个神经元相互连接而成。每个神经元接收输入信号，并根据一定的权重和激活函数计算输出信号。这些神经元之间的连接权重可以根据输入数据进行学习和调整，从而使神经网络能够自动适应不同的输入数据和任务。
学习算法是人工神经网络的核心，通过一定的算法对神经元之间的连接权重进行调整，使神经网络的输出结果更加接近于期望的结果。不同的学习算法有着不同的特点和适用范围，例如梯度下降法、反向传播法、在线学习等。
通过学习算法，人工神经网络可以自动调整其内部参数和结构，以适应不同的输入数据和任务。这种自适应性和适应性使得人工神经网络在处理复杂的问题和数据时具有很大的优势，也是其能够展现出智能特征的重要原因之一。
总之，学习方法是人工神经网络智能特征的重要标志之一，离开了学习算法，人工神经网络就失去了其自适应性和适应性，无法展现出强大的智能特征。除了自适应性，人工神经网络还具有其他重要的智能特征，例如：

1. 并行处理：人工神经网络可以同时处理多个神经元，并同时进行多个操作。这种并行处理能力使得神经网络在处理大规模数据和复杂任务时具有很高的效率和速度。
2. 联想记忆：人工神经网络可以通过学习将输入数据与已知的数据进行比较和联想，从而得出更加准确的输出结果。这种联想记忆的能力可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
3. 鲁棒性：人工神经网络对于噪声和干扰具有一定的鲁棒性（Robustness），即能够抵抗外部的干扰和攻击，保持其原有的性能和稳定性。这种鲁棒性使得神经网络在某些场景下具有很好的应用价值。
4. 解释性：人工神经网络可以通过可视化技术等手段进行解释和展示，让人们更好地理解其内部的工作机制和推理过程。这种解释性可以帮助人们更好地理解和信任神经网络得出的结果。
   总之，人工神经网络具有许多重要的智能特征，这些特征使得其在各个领域具有广泛的应用前景。随着技术的不断发展，相信人工神经网络将会在更多领域发挥更大的作用，为人类社会的发展带来更多的贡献。
   学习方法是体现人工神经网络智能特征的主要标志，离开了学习算法，人工神经网络就失去了诱人的自适性，自组织和自学习的能力。目前，神经网络的学习方法有多种，按有无导师来分，可分为有教师学习（Sperrised Learning）、无教师学习（Unsperrised Learning）和再励学习（Reinforcement Learning）等几大类。在有教师的学习的学习方式中，网络的输出和期望的输出（即教师信号）进行比较，然后根据两者之间的差异调整网络的权值，最终使差异变小。在无教师的学习方式中，输入模式进入网络后，网络按照一预先设定的规则（如竞争规则）自动调整权值，使网络最终具有模式分类等功能。再励学习是介于上述两者之间的一种学习方式。