A.梯度消失
B.梯度爆炸
C.未来信息缺失
D.长期依赖
A.LSTM模型在改变RNN整体网络结构的同时,对每个时序信息的内部处理方式进行了改进
B.堆叠循环神经网络通过增加隐含层的数量来实现对复杂问题的处理
C.双向循环神经网络从两个方向建模序列的信息,能够更好的建模序列内的依赖关系
D.LSTM模型的提出是为了解决传统RNN的长期依赖问题
A、LSTM是简化版的RNN
B、LSTM是双向的RNN
C、LSTM是多层的RNN
D、LSTM是RNN的扩展,通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题
A.LSTM中通过引入输入门、遗忘门、输出门解决了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸
B.LSTM中门的开关程度是由信息的权重决定的,即训练过程中记住重要信息
C.与RNN相比,LSTM中引入更多参数,所以其训练周期更久
D.LSTM中使用Sigmoid实现门限控制,而用TanH实现数据处理
A、长期短期记忆网络是一种前馈神经网络。
B、双向RNN很好地解决了梯度消失的问题
C、如果一个完全连接的RNN有足够数量的sigmoid型隐藏神经元,它可以以任意的准确率去近似任何一个非线性动力系统个。
D、典型的前馈神经网络存在梯度爆炸的问题
A.这些RNN的变种结构都有一定的调整,但大多都可以处理时序数据的分类或预测问题。
B.RNN的变种可以在某些方面改进RNN的不足,例如减少梯度消失、输入句子词汇上文文语义获取等
C.RNN的变种可以处理更丰富的时序数据,包括句子、时间序列、视频区段等数据
D.RNN的变种增加了网络的复杂性,训练过程难度一般会大一些。
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