题目5多选题
以下关于深度学习模型在实际应用中的描述,哪些体现了其核心技术与领域需求的有效结合A. 在自动驾驶系统中,CNN用于识别道路标志和行人,依赖其强大的图像特征提取能力B. 在智能客服中,RNN分析用户提问的语义顺序,利用其处理时序数据的能力理解上下文C. 在医学影像合成中,GAN生成高质量MRI图像用于训练其他模型,发挥其数据生成优势D. 在金融风控中,CNN被用来分析客户信用评分的变化趋势,捕捉非线性模式E. 在艺术创作中,RNN根据风格迁移算法绘制抽象画作,展现其创造性表达能力
题目6单选题
在自动驾驶系统的视觉识别模块中,若需实时检测道路前方的行人、车辆和交通标志,最合适的深度学习模型及其理由是什么A. RNN,因为它擅长处理时间序列数据,适合视频帧分析B. CNN,因其具有强大的空间特征提取能力,适用于图像内容识别C. RNN,因为交通环境具有动态变化特性,需要记忆历史信息D. CNN,因为卷积操作可以自动学习颜色和形状规则,无需人工设定