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。
对
举一反三
- 哪种神经网络模型结构更适合解决图像识别问题（比如识别照片中的猫）（） A: 多层感知器 B: 卷积神经网络 C: 循环神经网络 D: 感知器
- 对于图像识别问题(比如识别照片中的猫),哪种神经网络模型结构更适合?() A: 多层感知器 B: 卷积神经网络 C: 循环神经网络 D: 感知器
- 对于图像识别问题（比如识别照片中的猫），哪个神经网络模型更适合解决这类问题？ A: 感知器 B: 循环神经网络 C: 卷积神经网络 D: 多层感知器
- 下列不属于常见的深度神经网络结构有（ ）。 A: 单一神经网络 B: 长短时记忆网络 C: 卷积神经网络 D: 循环神经网络
- 选择最能代表下面主要概念的检索词集：基于卷积神经网络的图像语义分割 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
内容
- 0
常用的神经网络有（ ）。 A: 循环神经网络 B: 生成对抗网络 C: 卷积神经网络 D: 上下文网络
- 1
下列哪一个神经网络模型更适合于自然语言处理（ ）。 A: 循环神经网络RNN B: BP神经网络模型 C: Hopfield神经网格模型 D: 卷积神经网络CNN
- 2
循环神经网络更适合于处理图像识别问题。
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自然语言处理主要采用_________来解决问题。 A: 卷积神经网络（CNN） B: 循环神经网络（RNN） C: Lenet-5 D: 时序网络
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对于一个图像识别问题，下列哪种神经网络可以更好解决这个问题。（ ） A: 循环神经网络 B: 卷积神经网络 C: 感知机 D: 多层感知机