LSTM和GRU网络因为引入了门控单元,可以缓解梯度消失问题
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
举一反三
- LSTM和GRU网络因为引入了门控单元,可以缓解梯度消失问题
- LSTM 和 GRU 主要利用“门控”来缓解梯度消失的问题
- LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。( )
- 比较长短期记忆网络(LSTM)与门限循环单元(GRU)网络的差别,以下哪个说法是错误的? A: GRU是LSTM的简化,保留量遗忘门,合并了状态向量和输出向量 B: GRU的性能一般远强于LSTM C: GRU的计算速度优于对应的LSTM D: GRU的结构比LSTM简单,减少了计算量
- 下列关于循环神经网络的说法哪个是错误的___ A: 普通RNN容易出现梯度消失问题 B: 普通RNN容易出现梯度爆炸问题 C: LSTM网络结构相对普通RNN网络解决了梯度爆炸问题,但没有很好解决梯度消失问题 D: 循环神经网络RNN和LSTM等模型,则因为其模型结构特点可以更好地应用于时序相关的问题场景