以下机器学习中，在数据预处理时，不需要考虑归一化处理的是：（）

A. 核函数即特征的映射关系$;$多项式核函数只是将原始特征映射，并没有升维$;$高斯核函数将特征映射到无穷维$;$使用线性核函数的SVM是非线性分类器

A. 对
$;$错

A. n(1-n)p$;$np(1-p)$;$np$;$n(1-p)

A. ReLU$;$tanh$;$SIGMOID$;$以上都不是

A. TRUE$;$FALSE

A. 图像应用$;$视频应用$;$语音应用$;$文本应用

A. 循环神经网络$;$卷积神经网络$;$朴素贝叶斯$;$深度残差网络

A. 通用性强$;$可无限地重新编程$;$结构具有较高灵活性$;$速度和能耗优于ASIC