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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
可以解
缺失
梯度
发布时间:
2024-06-30 15:34:52
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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可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。 选项:A、正确 B、错误
3.
LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。() 选项:A、Y、是 B、N、否
4.
循环神经网络(RNN)中的LSTM单元可以解决梯度消失问题。( )
5.
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
6.
RNN 存在梯度消失问题,没有梯度爆炸问题
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.
对于LSTM模型,以下说法错误的是( )。 选项: A:一般用于图像数据的处理 B:是一种递归神经网络 C:能够解决时间序列长期依赖问题 D:能够解决RNN中的梯度消失的问题
9.
下列关于RNN、LSTM、GRU的说法正确的有( )。 选项: A:rnn引入了循环的概念 B:lstm可以防止梯度消失或者爆炸 C:gru是lstm的变体 D:rnn.lstm.gru是同一神经网络的不同说法,没有区别
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