卷积神经网络（CNN）的训练含有“权共享”和“稀疏”特点，学习过程类似于BP算法。
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。
- 智慧职教: 以下神经网络网络不属于CNN（卷积神经网络）的算法是（）
- 卷积神经网络（CNN）的主要特点包括： A: 局部感受野 B: 权值共享 C: 算法无需调参 D: 降采样
- 深度学习中最经典的网络是CNN，即卷积神经网络。（ ）
- 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