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提问人：网友cquptlyg
发布时间：2022-01-07
[主观题]
循环神经网络的时刻越多（长跨度），越容易产生梯度消失，导致网络的一些神经网络权值难以修正。
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A、增大学习率
B、减少网络深度（隐层个数）
C、skip connection
D、减少通道数
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深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题,严格意义上来讲是在以下哪个环节出现梯度消失问题?()
A.反向传播计算结果
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C.正向传播更新参数
D.正向传播计算结果
第7题
Hopfield神经网络的结构与BP神经网络不同,它是()。
A、单层的全互连的反馈型神经网络
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B、多层的非全互连的反馈型神经网络
C、单层的非全互连的反馈型神经网络
D、多层的全互连的反馈型神经网络
第8题
关于卷积神经网络说法错误的是：
A、是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型
B、卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程
C、图像的卷积，很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理
D、模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路
