下列哪一项不是卷积神经网络的应用（)

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在图像分析领域，卷积式神经网络运用十分普遍，以下哪项不属于卷积式神经网络的构成元素？（）

A.池化层

B.双向隐藏层

C.卷积层

D.全连接层

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下列哪一项不是卷积神经网络的应用（)

A.图像识别

B.物体检测

C.人脸识别

D.机器翻译

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卷积神经网络经常用于处理图片kaiyun全站网页版登录，进行分类，识别图像中的物体，执行图像的精细划分kaiyun.ccm，区分不同区域的意义，还能识别语音，包含很多功能。

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为何在循环神经网络中能够借助机器翻译将英语转换为法语

A.因为它可以被用做监督学习

B.严格意义上它比卷积神经网络(CNN)效果更好

C. 它在处理输入输出为序列形式时表现良好，比如单词的连续排列

D.RNNs体现回环操作,构思,转换成符号,进行验证,再构思,如此循环往复

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下列选项属于人工智能的概念有（)。

A.机器学习

B.深度学习

C.卷积神经网络

D.生成对抗网络

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关于卷积神经网络与循环神经网络开元棋官方正版下载，以下论断准确无误：（）

CNN与RNN同属神经网络类别，它们的训练流程没有差别，都运用BP算法进行学习。

B.CNN和RNN都运用了参数复用技术来降低网络中的参数数量。CNN通过重复使用权重来减少参数，RNN也采用了类似的策略。这种机制能够有效减少模型的复杂度，并且有助于提升训练效率。

C.在同一个网络中，CNN结构和RNN结构不能同时使用。

D.CNN适用于图像处理，而RNN适用于序列数据处理。

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卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享()。

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增加卷积核的大小A于改进卷积神经网络的效果是必要的。（）

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增大卷积核的尺寸能够明显增强卷积神经网络的运作效能。

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