关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2022-06-26 LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。（ ） LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。（ ） 答案： 查看 举一反三 LSTM可以解决RNN的哪些问题（） A: 梯度消失 B: 梯度爆炸 C: 长期依赖 D: 未来信息缺失 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 RNN 存在梯度消失问题，没有梯度爆炸问题 LSTM和GRU网络因为引入了门控单元，可以缓解梯度消失问题 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。
