题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
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。
B.CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。
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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（请给出正确答案）
A.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。
B.CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。
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。
答案
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第5题
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B.网络层数
C.目标函数
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第8题
A.全连接层的作用就是分类,全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连接,将前一层的特征进行进一步组合
B.损失函数的作用是用来估算模型的预测值与实际值的差距的函数
C.卷积神经网络中的池化层又称为下采样层，该层的目的是降低特征图的维度，进而降低卷积神经网络的参数量,减少过拟合
D.卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间,全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中
第9题
A.卷积神经网络的应用
B.移动互联网与云平台的发展，涌现出海量规模的带标签的大数据
C.摩尔定律的长期作用
D.GPU计算能力提升
E.视频游戏的超常发展
