循环神经网络更适合于处理图像识别问题。
错
举一反三
内容
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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
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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
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神经网络在（）方面有应用 A: 图像识别 B: 语音识别 C: 自然语言处理 D: 以上都是
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深度神经网络图像识别技术中，网络的前端层用来对特征进行映射，后端层提取图像的特征从而实现图像识别分类。
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以下关于循环神经网络的说法正确的是（ ） A: 循环神经网络常用于时序信号（如语音）的识别和理解。 B: 循环神经网络解决了卷积神经网络不能很好地识别连续性事件的问题。 C: 循环神经网路不仅将当前的输入数据作为网络输入，还将之前感知到得以并作为输入。 D: 一个循环神经网络由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，循环发生在隐藏层。