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提问人:网友mealone 发布时间:2022-01-06
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RNN在解决序列问题时遇到梯度消失的问题,一般采用的是LSTM进行解决。

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更多“RNN在解决序列问题时遇到梯度消失的问题,一般采用的是LSTM进行解决。”相关的问题
第1题
LSTM可以解决RNN的哪些问题

A.梯度消失

B.梯度爆炸

C.未来信息缺失

D.长期依赖

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第2题
当序列很长的时候RNN会出现梯度消失问题。
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第3题
下列关于RNN的改进方法错误的是

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

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第4题
下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是()。
下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是()。

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

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第5题
下面关于长短期记忆神经网络LSTM的描述中,正确的说法是哪些?

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

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第6题
LSTM和GRU网络因为引入了门控单元,可以缓解梯度消失问题
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第7题
下列说法正确的是()。
下列说法正确的是()。

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

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第8题
EST序列拼接可能会遇到哪些问题?如何解决这些问题?
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第9题
以下哪种RNN改型常用于解决序列标注问题:

A.同步序列到序列模型

B.序列类别模型

C.异步序列到序列模型

D.堆叠循环神经网络

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第10题
有关循环神经网络(RNN)的变种的说法正确是哪些?

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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