下列哪种方法可以直接应用于自然语言处理的任务
选项：
A:循环神经网络
B:卷积神经网络
C:主成分分析（PC
D:
E:贝叶斯网络
F:nan
发布时间：2024-06-11 15:08:08
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相关试题
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1.下列哪种方法可以直接应用于自然语言处理的任务 选项： A:
循环神经网络
B:卷积神经网络
C:主成分分析（PCA）
D:贝叶斯网络
- 2.下列哪种深度学习模型可用于图像分类任务？ 选项： A: 卷积神经网络 (CNN) B: 循环神经网络 (RNN) C: 支持向量机 (SVM) D: 朴素贝叶斯 (N
- 3.下列哪些是深度学习中的常见神经网络结构？ 选项： A:卷积神经网络； B:循环神经网络； C:自编码器； D:朴素贝叶斯网络。
- 4.可以在自然语言处理中用于语义关系提取的神经网络技术是以下哪种？选项： A:循环神经网络; B:卷积神经网络; C:递归神经网络; D:残差神经网络
- 5.属于深度学习模型的选项是?A、朴素贝叶斯B、深度残差网络C、卷积神经网络 CNND、循环神经网络 RNN
- 6.属于深度学习模型的选项是？ 选项： A、朴素贝叶斯 B、深度残差网络 C、卷积神经网络CNN D、循环神经网络RNN
- 7.不属于深度学习模型的选项是?A、朴素贝叶斯B、循环神经网络 RNNC、深度残差网络D、卷积神经网络 CNN
- 8.对于自然语言处理问题,哪种神经网络模型结构更适合?()。A.多层感知器B.卷积神经网络C.循环神经网络D.感知器
- 9.下列哪一个神经网络模型更适合于自然语言处理 选项： A:Hopfield神经网格模型 B:卷积神经网络CNN C:循环神经网络RNN D:BP神经网络模型
- 10.下列哪一个神经网络模型更适合于自然语言处理选项： A:卷积神经网络CNN B:循环神经网络RNN C:BP神经网络模型 D:Hopfield神经网格模型
- 11.下列哪一个神经网络模型更适合于自然语言处理（） 选项： A:卷积神经网络CNN B:循环神经网络RNN C:BP神经网络模型 D:Hopfield神经网格模型
- 12.7、对于自然语言处理问题，哪种神经网络模型结构更适合？（）。 选项：A.多层感知器|B.卷积神经网络|C.循环神经网络|D.感知器
- 13.下列关于循环神经网络说法错误的是（ ）。 选项： A:长短期记忆网络是进行优化过后的循环神经网络 B:RNN是一类可用于处理序列数据的神经网络 C:循环神经网络广泛应用于自然语言处理领域，例如语音识别、语言建模和机器翻译等 D:LSTM引入了一个基于循环神经网络（RNN）的架构后，梯度消失问题得以解决 E:nan
- 14.下列关于循环神经网络说法错误的是（ ）。（单选题） 选项： A:长短期记忆网络是进行优化过后的循环神经网络 B:RNN是一类可用于处理序列数据的神经网络 C:循环神经网络广泛应用于自然语言处理领域，例如语音识别、语言建模和机器翻译等 D:LSTM引入了一个基于循环神经网络（RNN）的架构后，梯度消失问题得以解决 E:nan
- 15.下面不属于人工神经网络的是（ ）。 选项： A:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络 B:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络 C:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络 D:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络
- 16.CNN是下列哪种神经网络（）。A.循环神经网络B.卷积神经网络C.对抗神经网络D.残差神经网络
- 17.18、下列哪一个神经网络模型更适合于自然语言处理 选项：A.卷积神经网络CNN|B.循环神经网络RNN|C.BP神经网络模型|D.Hopfield神经网格模型
- 18.下列神经网络中哪种架构有反馈连接（）。 选项： A:循环神经网络 B:卷积神经网络 C:感知机 D:都不是
- 19.下列哪种神经网络结构中存在权重共享 选项： A:卷积神经网络 B:循环神经网络 C:全连接神经网络 D:选项A和B.
- 20.GRU属于以下哪种神经网络（） 选项： A: 前馈神经网络 B: 卷积神经网络 C: 循环神经网络 D: 生成对抗网络
- 21.对于一个语音识别任务(识别用户说的话)，下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？（ ） 选项： A:卷积神经网络； B:循环神经网络； C:多层感知机； D:感知机；
- 22.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。（ ） 选项： A、循环神经网络 B、卷积神经网络 C、感知机 D、多层感知机
- 23.哪种神经网络结构中存在权重共享 选项： A:卷积神经网络 B:循环神经网络 C:全连接神经网络 D:A或B
- 24.下列说法错误的是（ ）。 选项： A、循环神经网络的神经元存在自反馈。 B、循环神经网络不能处理任意长度的序列 C、循环神经网络比前馈神经网络更加符合生物神经网络的结构。 D、循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。
