卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（）

（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。

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（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。

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主体的思维素质是一种独特性的存在，在潜力素质系统结构中，处于一个中级的层面，它具有重要的思维建构功能。

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提出深度卷积神经网络新算法的是（）。

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影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（）。

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决策树是一种基于树形结构的预测模型，每一个树形分叉代表一个分类条件，叶子节点代表最终的分类结果，其优点在于易于实现，决策时间短，并且适合处理非数值型数据。

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利用深度卷积神经网络提取出图片的内容和风格，然后进行替换，可以创造出名家艺术风格的画作。

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以完全监督之深度卷积神经网络为主要标志的人工智能加速发展，已经成为重塑人类社会的基石。

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在大数据和大计算能力的支撑下，深度卷积神经网络的视觉识别能力，在许多国际公开测评中，达到或超过了人类水平。

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