在医学影像处理中使用最广泛的深度学习的模型框架是()。A、循环神经网络B、卷积神经网络(RNN)C、全卷机网络D、带short-cut的全卷机网络

题目
在医学影像处理中使用最广泛的深度学习的模型框架是()。

A、循环神经网络

B、卷积神经网络(RNN)

C、全卷机网络

D、带short-cut的全卷机网络

相似考题

1.()是最钟鸣的评估框架,其认为评估必须从4个层面上分别进行评估,即反应、学习、行为及过程。A、柯克帕特里克模型B、CIPPC、CIROD、霍尔顿模型

2.多数计算机视觉方法可以区分为“基于浅层模型的方法”或“基于深度模型的方法”，后者就是2012年以来广泛应用的深度学习（deep learning）方法。以下说法正确的是（）A．基于浅层模型的方法无法提取图像中的内容特征B．基于浅层模型的方法包括人工设计和提取图像中的内容特征C．基于深度模型的方法通过优化等手段从图像中自动学习内容特征D．从前者到后者的变迁实现了从“经验知识驱动”到“数据驱动”的转变

3.深度学习是机器学习的一个子问题，其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。更准确地说，在实际过程中为了学习一个好的表示，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示，从而最终提升预测模型的准确率。

4.2006年Hinton等提出了深度信念网（Deep Belief Nets，DBN）,并给出了该模型的一个高效学习算法，是目前深度学习算法的主要框架，在该算法中，一个DBN模型由若干个RBM堆叠而成，训练过程由高到低逐层训练。

更多“在医学影像处理中使用最广泛的深度学习的模型框架是()。 ”相关问题

  • 第1题：

    深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域已得到广泛应用。（）


    正确

  • 第2题：

    15、下列关于语音智能的说法错误的是

    A．端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点

    B．语音识别方法经历了“模板匹配—基于统计机器学习模型—深度学习”的过程

    C．语音识别方法中的统计机器学习模型通过状态空间搜索实现语音识别

    D．传统的语音识别模型使用GMM-HMM建立声学模型，后来被深度神经网络取代


    端到端的语音识别方法具有鲁棒性低，容易受到杂音影响的缺点

  • 第3题：

    基于数字医学影像处理的计算机辅助诊断目前已经在临床诊断中得到广泛应用（）。


    B

  • 第4题：

    1、深度学习是机器学习的一个子问题，其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。更准确地说，在实际过程中为了学习一个好的表示，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示，从而最终提升预测模型的准确率。


    正确

  • 第5题：

    79、卷积神经网是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型


    B

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