問題詳情

22. 下列深度學習模型中，何者最適合用來進行時間序列的資料分析？
(A) 循環神經網路 (Recurrent Neural Network)
(B) 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network)
(C) 生成對抗網路 (Generative Adversarial Network)
(D) 貝氏信賴網路 (Bayesian Belief Network)

參考答案

答案：A
難度：計算中-1
書單：沒有書單，新增

用户評論

【用戶】不叫賭俠的陳小刀

【年級】高三下

【評論內容】在時間序列的資料分析中，最適合的深度學習模型是 (A) 循環神經網路 (Recurrent Neural Network)。循環神經網路 (RNN) 是一種具有時間依賴性的神經網路模型，專門用於處理和分析序列數據，如時間序列。RNN的關鍵特點是它們具有記憶能力，可以將之前的輸入考慮在內，並在當前時間步中使用這些信息。這使得RNN非常適合處理時間序列中的時序相關模式。相比之下，卷積神經網路 (CNN) 主要用於處理圖像和空間數據，通常用於圖像分類和物體識別等任務。生成對抗網路 (GAN) 是一種用於生成新的數據樣本的模型，常用於圖像生成等應用。貝氏信賴網路 (Bayesian Belief Network) 是一種概率圖模型，用於表示變量之間的依賴關係。

【用戶】不叫賭俠的陳小刀

【年級】高三下

【評論內容】在時間序列的資料分析中，最適合的深度學習模型是 (A) 循環神經網路 (Recurrent Neural Network)。循環神經網路 (RNN) 是一種具有時間依賴性的神經網路模型，專門用於處理和分析序列數據，如時間序列。RNN的關鍵特點是它們具有記憶能力，可以將之前的輸入考慮在內，並在當前時間步中使用這些信息。這使得RNN非常適合處理時間序列中的時序相關模式。相比之下，卷積神經網路 (CNN) 主要用於處理圖像和空間數據，通常用於圖像分類和物體識別等任務。生成對抗網路 (GAN) 是一種用於生成新的數據樣本的模型，常用於圖像生成等應用。貝氏信賴網路 (Bayesian Belief Network) 是一種概率圖模型，用於表示變量之間的依賴關係。