题目
以下哪项不是“卷积神经网络”的组成部分?A. 卷积层B. 池化层C. 循环层D. 全连接层
以下哪项不是“卷积神经网络”的组成部分?
A. 卷积层
B. 池化层
C. 循环层
D. 全连接层
题目解答
答案
C. 循环层
解析
步骤 1：理解卷积神经网络的组成部分
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像。它由多个层组成，包括卷积层、池化层和全连接层等。
步骤 2：分析选项
A. 卷积层：卷积层是CNN的核心组成部分，用于提取输入数据的特征。
B. 池化层：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，同时保留主要特征。
C. 循环层：循环层不是CNN的组成部分，而是循环神经网络（RNN）的组成部分，用于处理序列数据。
D. 全连接层：全连接层用于将前面层提取的特征映射到输出类别。
步骤 3：确定答案
根据以上分析，选项C（循环层）不是卷积神经网络的组成部分。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像。它由多个层组成，包括卷积层、池化层和全连接层等。
步骤 2：分析选项
A. 卷积层：卷积层是CNN的核心组成部分，用于提取输入数据的特征。
B. 池化层：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，同时保留主要特征。
C. 循环层：循环层不是CNN的组成部分，而是循环神经网络（RNN）的组成部分，用于处理序列数据。
D. 全连接层：全连接层用于将前面层提取的特征映射到输出类别。
步骤 3：确定答案
根据以上分析，选项C（循环层）不是卷积神经网络的组成部分。