题目内容
（请给出正确答案）
A.LSTM用三个控制门记忆长期状态
B.忘记门控制保存之前的长期状态
C.输入门控制更新长期状态
D.输出门控制是否把长期状态作为当前的LSTM的输出
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A、双向网络假设当前步的输出只与前面的序列有关，而与后面的序列无关
B、双向网络假设当前步的输出与前面的序列无关，而与后面的序列有关
C、双向网络假设当前步的输出既与前面的序列有关，也与后面的序列有关
D、Bidirectional RNNs由两个RNNs上下叠加组成。输出由这两个RNNs的隐藏层的状态决定
A、多对多的同步序列输入输出。如词性标注等
B、多对一的处理，如判断一段文字的情感分类
C、多对多的非同步序列输入和序列输出，如机器翻译中输入英文语句然后翻译为法语形式输出
D、一对多的序列输出。如输入一张图片，生成输出一段文字序列
A、实现水平方向边缘检测
B、实现竖直方向边缘检测
C、实现45度边缘检测
D、实现图像对比度检测
A、1, 500, 000
B、1, 500, 050
C、500, 000
D、1, 500, 001
下面关于计算LSTM中的输出ht 的描述中错误的是
A、输出门的输入是
和
。并经过sigmoid层处理得到
B、把长期状态通过 tanh 层进行处理（得到一个在 -1 到 1 之间的值），并将它和sigmoid 门的输出相乘，目的是对输出的信息加以控制
C、长期状态通过 tanh 层进行处理，然后经输出门过滤，得到要输出的
D、从图中可见，输出的信息为与当前的输入无关
A、既然有了长期状态c，就不再需要隐藏状态h了
B、长期状态c和隐藏状态h都需要被用到
C、在计算当前时刻的输出时，直接利用到的是隐藏状态h
D、在计算当前时刻的输出时，直接利用到的是长期状态c
A、实现水平方向边缘检测
B、实现竖直方向边缘检测
C、实现45度边缘检测
D、实现图像对比度检测
A、2500
B、2600
C、7500
D、7600
A、卷积神经网络的层与层之间都是全连接网络
B、卷积神经网络的层与层之间都是部分连接网络
C、卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接，也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是局部连接，最后的层是全连接
D、卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接，也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是全连接，最后的层是局部连接
A、从开始的层到后面的层，经过变换得到的特征图的尺寸逐渐变大
B、从开始的层到后面的层，经过变换得到的特征图的尺寸逐渐变小
C、从开始的层到后面的层，经过变换得到的特征图的尺寸大小不变
D、从开始的层到后面的层，经过变换得到的特征图的尺寸开始变小，后来变大
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