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。
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。
A,C
举一反三
- 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。
- 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
- 深度神经网络包含哪几种网络? A: CNN B: RNN C: DNN D: BP神经网络
- 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
- 属于深度学习方法的有（ ）。 A: 卷积神经网络(CNN) B: 循环神经网络(RNN) C: 三层BP神经网络 D: 三层感知器
内容
- 0
________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
- 1
下列哪种模型更适合序列建模与预测 A: 循环神经网络RNN B: 卷积神经网络CNN C: 多层感知机 D: 长短时记忆网络LSTM
- 2
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: 长短期记忆循环神经网络LSTM D: Lenet-5
- 3
下列选项中，不属于深度学习模型的是 A: 线性回归 B: 深度残差网络 C: 卷积神经网络CNN D: 循环神经网络RNN
- 4
下列神经网络不属于前馈神经网络的是() A: 感知机 B: 卷积神经网络CNN C: BP神经网络 D: 循环神经网络RNN