答案:C解释:复发性神经网络(RNN)是一类神经网络,节点之间的连接可以形成周期。此周期创建一个反馈循环,该循环允许网络维护内部状态或内存,该状态或内存持续到不同的时间步骤。这是RNN的关键特征,它将它们与其他神经网络区分开来,例如仅在一个方向上处理输入并且没有内部状态的前馈神经网络。rnns对于上下文或顺序信息很重要的任务特别有用,例如语言建模,时间序列预测和语音识别。保留先前输入信息的能力使RNN能够根据整个数据顺序做出更明智的预测,而不仅仅是当前输入。对比:选项A(它们并行处理数据)是不正确的,因为RNN通常会顺序处理数据,而不是并行处理。选项B(它们主要用于图像识别任务)是不正确的,因为图像识别更常见于卷积神经网络(CNN),而不是RNN。选项D(它们没有内部状态)是不正确的,因为具有内部状态是RNN的定义特征。此反馈循环是RNN的运行基础,并允许他们通过“记住”过去的输入来有效地处理数据序列以影响未来的输出。此内存功能使RNN适用于涉及顺序或时间相关数据的应用程序。
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有关 Oracle 新 JSON 功能的信息,请参阅:Holger Mueller,《新产品发布——Oracle 通过自治 JSON 数据库提高开发人员速度》,Constellation Research,2020 年 8 月 13 日。https://www.constellationr.com/blog-news/new-offering-launch-oracle-boosts-developer-velocity-autonomous-json-database
1.1 Overview ..................................................................................................................... 3 1.2 Audience ..................................................................................................................... 3 1.3 About the Common Criteria Evaluation ....................................................................... 3 1.4 Conventions ................................................................................................................ 5 1.5 Virtualization Terminology ........................................................................................... 6 1.6 Additional Guides ........................................................................................................ 6