前馈型神经网络常用于（）。A、图像识别B、文本处理C、问答系统D、图像检测
题目
前馈型神经网络常用于（）。
- A、图像识别
- B、文本处理
- C、问答系统
- D、图像检测
相似考题
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第1题：
基于神经网络，机器在图像识别的速度和准确率上超越人类。
正确答案:正确 -
第2题：
在国内计算机视觉领域，（）和人脸识别是主要研究方向。
- A、静态图像识别
- B、动静态图像识别
- C、全身识别
- D、动态图像识别
正确答案:B -
第3题：
（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。
- A、前馈神经网络
- B、卷积神经网络
- C、循环神经网络
- D、对抗神经网络
正确答案:C -
第4题：
问答题综述图像识别。正确答案： 图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。
按照图像识别从易到难，可分为三类问题。
第一类识别问题中，图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性，通过它即可判别出该地物的种类。
第二类问题中，待识别物是有形的整体，二维图像信息已经足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表面的三维体识别等。但这类问题不像第一类问题容易表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识别物体正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来的图像中物体的属性图与假定模型库的属性图之间匹配。
第三类问题是由输入的二维图、要素图等，得出被测物体的三维表示。如何将隐含的三维信息提取出来的问题，是当今研究的热点。解析： 暂无解析 -
第5题：
问答题什么是图像识别与理解？正确答案： 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。解析： 暂无解析 -
第6题：
单选题下列不属于视觉传感器在机电一体化系统中的作用的是（）A速度检测
B形状尺寸缺陷检测
C图像识别
D位置检测
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第7题：
填空题用于蛋白质二级结构预测的基本神经网络模型为三层的前馈网络，包括（）正确答案： 输入层，隐含层和输出层解析： 暂无解析 -
第8题：
判断题连续型Hopfield网络是多层前馈型神经网络，每一节点的输出均反馈至节点的输入。A对
B错
正确答案： 错解析： 暂无解析 -
第9题：
判断题传统的图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成。A对
B错
正确答案： 错解析： 暂无解析 -
第10题：
单选题（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。A前馈神经网络
B卷积神经网络
C循环神经网络
D对抗神经网络
正确答案： D解析： 暂无解析 -
第11题：
单选题连续型Hopfield网络（）。A是前馈神经网络
B是单层反馈型非线性神经网络
C具有函数逼近问题
D是多层反馈型非线性神经网络
正确答案： D解析： 暂无解析 -
第12题：
卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，已成为哪些领域的研究热点？ (1.0分) [多选] A. 语音分析 B. 自动驾驶 C. 自动打印 D. 图像识别 E. 自动翻译
答案: A D -
第13题：
目前，深度学习主要包括（）。
- A、前馈神经网络
- B、卷积神经网络
- C、循环神经网络
- D、对抗神经网络
正确答案:A,B,C,D -
第14题：
为什么前馈控制常与反馈控制构成前馈—反馈控制系统？
正确答案:前馈控制是一种补偿控制。一般来讲，前馈控制无法全部补偿扰动对被控变量所产生的影响。因此，单纯的前馈控制系统在应用中就会带来一定的局限性。为克服这一弊端，前馈控制常与反馈控制联用，构成前馈—反馈控制系统。对最主要的、显著的、频繁的无法直接控制的扰动，由前馈来进行补偿控制；对无法完全补偿的扰动影响，由反馈控制根据其对被控变量所产生的偏差大小来进行控制。 -
第15题：
对于一个图像识别问题（在一张照片里找出一只猫），下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题（）？
- A、循环神经网络
- B、感知机
- C、多层感知机
- D、卷积神经网络
正确答案:D -
第16题：
单选题前馈型神经网络的中各个层之间是（）的，反馈型神经网络中各个层之间是（）的。A有环；有环
B有环；无环
C无环；有环
D无环；无环
正确答案： D解析： 暂无解析 -
第17题：
多选题目前，深度学习主要包括（）。A前馈神经网络
B卷积神经网络
C循环神经网络
D对抗神经网络
正确答案： A,D解析： 暂无解析 -
第18题：
多选题前馈型神经网络常用于（）。A图像识别
B文本处理
C问答系统
D图像检测
正确答案： D,C解析： 暂无解析 -
第19题：
判断题基于神经网络，机器在图像识别的速度和准确率上超越人类。A对
B错
正确答案： 对解析： 暂无解析 -
第20题：
问答题为什么前馈控制常与反馈控制构成前馈—反馈控制系统？正确答案： 前馈控制是一种补偿控制。一般来讲，前馈控制无法全部补偿扰动对被控变量所产生的影响。因此，单纯的前馈控制系统在应用中就会带来一定的局限性。为克服这一弊端，前馈控制常与反馈控制联用，构成前馈—反馈控制系统。对最主要的、显著的、频繁的无法直接控制的扰动，由前馈来进行补偿控制；对无法完全补偿的扰动影响，由反馈控制根据其对被控变量所产生的偏差大小来进行控制。解析： 暂无解析 -
第21题：
单选题在国内计算机视觉领域，（）和人脸识别是主要研究方向。A静态图像识别
B动静态图像识别
C全身识别
D动态图像识别
正确答案： A解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题神经网络用于遥感图像分类有何优缺点？正确答案： 神经网络方法具有如下优点：
（1）神经网络是模拟大脑神经系统储存和处理信息过程而抽象出来的一种数学模型，具有良好的容错性和鲁棒性，可通过学习获得网络的各种参数，无需像统计模式识别那样对原始类别做概率分布假设，这对于复杂的、背景知识不够清楚的地区图像的分类比较有效。
（2）在输入层和输出层之间增加了隐含层，节点之间通过权重来连接，且具有自我调节能力，能方便地利用各种类型的多源数据（遥感的或非遥感的）进行综合研究，有利于提高分类精度。
（3）判别函数是非线性的，能在特征空间形成复杂的非线性决策边界，从而解决非线性可分的特征空间的划分。
按照实用化要求衡量，神经网络还存在许多不足：
（1）对训练数据集的选择较为敏感；
（2）需要花费大量时间进行学习；相关的参数多且需不断调整，才能得到较好的分类结果；
（3）学习容易陷入低谷而不能跳出，有时网络不能收敛；
（4）很难给出神经元之间权值的物理意义，神经网络模型被认为是黑箱的解析： 暂无解析 -
第23题：
单选题下列关于图像识别技术的说法错误的是（ ）。A图像识别流程分别是图像采集、图像预处理、特征提取、匹配与识别
B二维码信息识别不属于图像识别范畴
C图像检索属于图像识别范畴
D图像检索大致分为基于文本的图像检索和基于内容的图像检索
正确答案： B解析：
二维码信息识别也属于图像识别范畴。二维码是用某种特定几何图形按一定规律在平面（二维方向）上分布的、黑白相间的、记录数据符号信息的图形。我们常用的“矩阵式二维码”是在一个矩形空间中通过黑、白像素在矩阵中的不同分布进行编码的，黑色像素点（方形、圆形或其他形状均可）表示二进制“1”，白色像素点表示二进制“0”，点的排列组合确定了矩阵式二维码代表的意义。