下列哪项是神经网络参数优化与学习的常用方法。()A. 梯度下降B. 深度优先搜索C. 广度优先搜索D. 遗传进化

神经网络参数优化与学习的常用方法是梯度下降。梯度下降是一种迭代优化算法，用于最小化函数。在神经网络中，它用于最小化损失函数，从而调整网络的权重和偏置，以提高模型的预测准确性。其他选项如深度优先搜索、广度优先搜索和遗传进化，虽然在某些机器学习和人工智能领域中也有应用，但它们不是神经网络参数优化与学习的常用方法。