22、卷积神经网络（CNN) 是一种包含多个隐含层的前馈多层神经网络模型，模仿大脑视觉神经识别图像的原理，已经成功的应用于图像视频处理。

A.卷积神经网络同时具备全连接神经网络和卷积运算的特点

B.卷积神经网络是一种前馈型神经网络

C.每个卷积层可包含多个卷积核来进行特征提取

D.卷积神经网络的特征提取阶段包括卷积层和池化层

A.卷积

B.全连接

C.池化

D.中断

A.CNN结构与全连接神经网络的相同

B.CNN是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，其中每个平面由多个独立神经元组成。

C.卷积运算的主要目的是使原信号特征增强，并降低噪音。

D.CNN的降采样层可以降低网络训练参数及模型的过拟合程度。

A.循环神经网络RNN

B.卷积神经网络CNN

C.多层感知机

D.长短时记忆网络LSTM

A.卷积神经网络 图形 实例分割

B.卷积神经 网络 图像语义分割

C.CNN 图像 语义分割

D.卷积神经网络 图像 语义分割

A.深度置信网络(DBN)

B.基于多层神经元的自编码神经网络

C.基于卷积运算的神经网络(卷积神经网络CNN)

D.三层BP神经网络

A.CNN

B.LSTM

C.RNN

D.GRU