题目内容
（请给出正确答案）
A.序列相关问题
B.图像分类
C.图像检测
D.推荐问题
参考答案
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网友提供的答案
更多“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?-（）”相关的问题
A.卷积神经网络只能用于图像分类，不能用于文本分类，没有相关文献
B.使用卷积神经网络进行句子分类，一般将句子中每个词表示为固定长度的向量，这样句子就可以表示为矩阵，从而使得在结构上与图像类似，并在后续进行卷积等处理
C.图像处理应用中，卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域，而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行（几个词）。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等
D.使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类，卷积提取的特征与采用n-gram模式提取的特征类似
A.卷积神经网络 图形 实例分割
B.卷积神经 网络 图像语义分割
C.CNN 图像 语义分割
D.卷积神经网络 图像 语义分割
A.解决线性问题最有优势；
B.由其激活函数定义网络结构；
C.在外界刺激（训练）无法改变内部参数；
D.中的卷积神经网络在图像任务中可以被视为训练得来的隐空间中稀疏的边缘探测器；
A.LeNet-5是卷积神经网络
B.池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸，从而减少后面的卷积层或者全连接层中的参数数量。
C.与全连接的神经网络相比，CNN应用于图像处理时可能会导致一个严重的参数数量的膨胀的问题。
D.卷积层的特点是参数共享
A.局部感受野
B.权值共享
C.池化
D.遗忘门
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