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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

循环神经网络不同于卷积神经网络,它比较擅长解决以下哪些问题？（）

A.推荐问题

B.序列相关问题

C.图像分类

D.图像检测

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第1题

在纵向定距离跟驰场景中，神经网络Q学习算法的函数逼近器类型为（)。

A.前馈神经网络

B.径向基神经网络

C.深度神经网络

D.卷积神经网络

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第2题

以下哪些结构属于BP神经网络？（)

A.输入层

B.隐含层

C.输出层

D.卷积层

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第3题

前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数，因此是一种监督学习方法。（)

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第4题

卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层，一般激活函数在卷积层后进行使用。（)

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第5题

卷积操作是卷积神经网络所具备的一个重要功能，对一幅图像进行高斯卷积操作的作用是（)。

A.对图像进行增强

B.对图像进行裁剪

C.对图像进行平滑(模糊化)

D.对图像进行分类

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第6题

卷积神经网络中，对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化（pooling)。池化不会丢失图像的信息，也不会降低其空间分辨率。（)

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第7题

卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸，常见的池化有（)。

A.最大池化层

B.平均池化层

C.乘积池化层

D.最小池化层

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第8题

关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是？（)

A.常用的池化方法有最大池化和平均池化

B.经过池化的特征图像变小了

C.池化层可以起到降维的作用

D.池化操作采用扫描窗口实现

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第9题

神经网络模型具有较高的可解释性。（)

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第10题

对于任意的连续函数f，存在一个三层BP神经网络，该神经网络可以以任意精度拟合函数f。（)

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第11题

深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是（)。

A.隐藏层数适当诚少,神经网络的分辨能力不变

B.隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱

C.隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越强

D.隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强

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