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提问人：网友zytt123 发布时间：2022-01-07

[单选题]

循环神经网络不同于卷积神经网络,它比较擅长解决以下哪些问题？（）

A.推荐问题

B.序列相关问题

C.图像分类

D.图像检测

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第1题

循环神经网络一般可以有效处理以下哪些序列数据？

A、随时间变化的数值型参数

B、文本数据

C、声音

D、视频流（随时间采样的图像帧）

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第2题

对于深度学习的卷积神经网络模型（CNN）来说，其面临的最大问题是模型训练，即用什么数据、什么方法来训练神经网络。

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第3题

关于卷积神经网络说法错误的是：

A、是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型

B、卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程

C、图像的卷积，很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理

D、模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路

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第4题

卷积神经网络中典型的模式是？

A、卷积层后为池化层，然后还是卷积层-池化层。

B、多个连续的池化层，然后跟着一个卷积层

C、网络中最后的几个层是全连接层

D、网络中最开始的几个层是全连接层

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第5题

循环神经网络的时刻越多（长跨度），越容易产生梯度消失，导致网络的一些神经网络权值难以修正。

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第6题

关于卷积神经网络以下说法错误的是?()

A.卷积神经网络可以包含卷积层,池化层和全连接层

B.卷积核不可以用来提取图片全局特征

C.在处理图片时，是以扫描窗口的方式对图像做卷积

D.常见的池化层有最大池化与平均池化

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第7题

在神经网络中常有权重共享现象,以下哪些神经网络会发生权重共享?()

A、卷积神经网络

B、循环神经网络

C、全连接神经网络

D、感知器

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第8题

卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层，一般激活函数在卷积层后进行使用。

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第9题

卷积神经网络最后都需要2层或多层全连接层，才能起到分类的功能

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