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國營聯招 統計資訊統計學、巨量資料概論112 年第 27 題單選題考點：資料類型分類考點：CNN vs RNN

在機器學習中，遞迴類神經網路(RNN)主要用於處理下列何種類型之資料？

A非結構化資料
B圖像資料
C時序資料正確答案
D結構化資料
答案與詳解
C
正確答案
RNN（遞迴類神經網路）的核心設計是保留「前一時刻的隱藏狀態」傳遞給下一時刻，天生適合處理具有時間順序的時序資料。

逐選項解析

A非結構化資料資料類型分類✕ 錯誤
非結構化資料（如文字、圖像）是更廣泛的分類概念，並非 RNN 的專屬處理對象；RNN 處理的文字雖屬非結構化，但關鍵在其「時序性」而非「非結構化」本質。
B圖像資料CNN vs RNN✕ 易錯陷阱
圖像資料主要由 CNN（卷積神經網路）處理，CNN 擅長捕捉空間特徵；RNN 並非圖像處理的主流架構，此選項是常見混淆陷阱。
C時序資料✓ 正確
D結構化資料✕ 錯誤
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