以下哪项不是RNN的典型应用场景？A. 图像分类B. 语音识别C. 机器翻译D. 股票价格预测

本题考查对循环神经网络（RNN）典型应用场景的理解。解题思路是明确RNN的特点，即能够处理序列数据，然后分析每个选项是否属于序列数据处理的范畴。

• 选项A：图像分类
  • 图像分类主要是对静态的图像进行分析和分类，图像本身是一个二维的矩阵数据，不具有明显的序列特征。通常使用卷积神经网络（CNN）来处理图像分类任务，CNN能够自动提取图像的空间特征。所以图像分类不是RNN的典型应用场景。
• 选项B：语音识别
  • 语音信号是一种典型的序列数据，它随着时间的推移而变化。RNN可以对语音信号的时间序列进行建模，捕捉语音中的上下文信息，从而实现语音识别。例如，在处理一段连续的语音时，RNN可以根据前面的语音内容来更好地理解后面的语音。
• 选项C：机器翻译
  • 机器翻译涉及到源语言句子和目标语言句子的转换，句子是由单词按照一定的顺序组成的序列。RNN可以处理源语言句子的序列信息，将其转换为目标语言的序列。例如，在翻译英文句子时，RNN可以根据前面单词的翻译情况来确定后面单词的翻译。
• 选项D：股票价格预测
  • 股票价格是随着时间不断变化的序列数据，过去的股票价格信息对未来的价格预测有重要影响。RNN可以利用历史股票价格的序列信息，学习价格的变化趋势，从而对未来的股票价格进行预测。