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相比循环神经网络,卷积神经网络更适合处理图像识别问题()

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第1题

对于图像识别问题(比如识别照片中的猫),神经网络模型结构更适合解决哪类问题?()

A.多层感知器

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.感知器

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第2题

循环神经网络的并发性,比卷积神经网络好。()
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第3题

卷积神经网络经常被用于图像识别、推荐引擎和自然语言识别等方向的应用。()
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第4题

与传统的全连接神经网络相比,卷积神经网络引入了新模块卷积层和池化层()
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第5题

卷积神经网络是Hopfield神经网络的延伸与拓展。()
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第6题

卷积神经网络最适合处理什么问题?()

A.A.自然语言理解

B.B.语言合成

C.C.数据挖掘

D.D.图像识别

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第7题

下面哪些用循环神经网络处理效果比较好()。

A.语音识别

B.自然语言处理

C.图像识别

D.人脸识别

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第8题

下列哪一项不是卷积神经网络的应用()

A.图像识别

B.物体检测

C.人脸识别

D.机器翻译

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第9题

增大卷积核的大小必然会提高卷积神经网络的性能()
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第10题

在卷积神经网络中,可以利用多个不同的卷积核进行卷积操作。()
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