相较于传统RNN,LSTM引入了独特的门控机制。以下哪些是LSTM中包含的门结构:()
A.更新门
B.输出门
C.遗忘门
D.输入门
A.更新门
B.输出门
C.遗忘门
D.输入门
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.GRU混合了长期状态和隐藏状态
B.和LSTM相同的是, GRU也有三个门,即忘记门、更新门和输出门
C.在GRU中,取消了LSTM中的输出门
D.如果reset门为1,而update门为0的话,则GRU完全退化为一个RNN
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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