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LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。
选项:
A:正确
B:错误
错误
梯度
消失
发布时间:
2024-06-07 16:22:10
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1.
LSTM可以解决RNN的哪些问题() 选项: A、梯度消失 B、梯度爆炸 C、长期依赖 D、未来信息缺失
2.
LSTM可以解决RNN的哪些问题()选项: A:梯度消失; B:梯度爆炸; C:长期依赖; D:未来信息缺失
3.
下列关于循环神经网络的说法哪个是错误的___选项: A:普通RNN容易出现梯度消失问题; B:普通RNN容易出现梯度爆炸问题; C:LSTM网络结构相对普通RNN网络解决了梯度爆炸问题,但没有很好解决梯度消失问题; D:循环神经网络RNN和LSTM等模型,则因为其模型结构特点可以更好地应用于时序相关的问题场景
4.
LSTM可以解决RNN的哪些问题()A.梯度消失B.梯度爆炸C.长期依赖D.未来信息缺失
5.
RNN 存在梯度消失问题,没有梯度爆炸问题
6.
LSTM相比传统RNN,有什么优点?() 选项:A:避免梯度消失B:避免梯度爆炸C:避免数据量不足导致训练不充分
7.
LSTM与RNN相比可以解决( )。 选项: A:梯度消失 B:训练结果发散 C:需要激活函数 D:无法处理长距离的依赖的问题
8.
在循环神经网络(RNN)中,哪些是主要的问题或挑战? ( ) 选项: A:梯度消失 B:梯度爆炸 C:长期依赖问题 D:卷积运算
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