下列关于RNN和CNN的说法不正确的是
A: RNN是具有整体的浅层结构，局部深层结构的网络
B: CNN为单向信息传递的前馈神经网络，认为时序间输入的信息是相互独立的，无法很好的处理序列数据
C: RNN的神经元将上一帧处理后的信息也作为当前帧的输入解决数据之间信息依赖的问题
D: CNN每次输入的数据必须具有相同的大小
A: RNN是具有整体的浅层结构，局部深层结构的网络
B: CNN为单向信息传递的前馈神经网络，认为时序间输入的信息是相互独立的，无法很好的处理序列数据
C: RNN的神经元将上一帧处理后的信息也作为当前帧的输入解决数据之间信息依赖的问题
D: CNN每次输入的数据必须具有相同的大小
举一反三
- 关于卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN，下面说法正确的有：（ ）。 A: CNN适用于图像处理，而RNN适用于序列数据处理。 B: CNN和RNN都属于神经网络，因此二者的训练方式完全一致，均采用BP算法。 C: CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。 D: 在同一个网络中，CNN结构和RNN结构不能同时使用。
- 下列关于RNN和CNN的说法不正确的是()
- 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
- 下列有关卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的描述,错误的是( ) A: CNN与RNN都是传统神经网络的扩展。 B: CNN与RNN都可以使用BP误差反向传播算法进行训练。 C: RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能。 D: CNN与RNN不能组合使用。
- ________是一种特殊的RNN，解决了梯度消失和梯度爆炸，在长序列中表现更好。 A: 卷积神经网络（CNN） B: 循环神经网络（RNN） C: 长短期记忆LSTM D: 时序网络