LSTM模型进行语音识别的优点有：
A: 长短时记忆能力
B: 缓解RNN的梯度消散和梯度爆炸问题
C: 适合嵌入式设备
D: 所有模块统一成神经网络模型
A: 长短时记忆能力
B: 缓解RNN的梯度消散和梯度爆炸问题
C: 适合嵌入式设备
D: 所有模块统一成神经网络模型
A,B
举一反三
- 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
- LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。（ ）
- ________是一种特殊的RNN，解决了梯度消失和梯度爆炸，在长序列中表现更好。 A: 卷积神经网络（CNN） B: 循环神经网络（RNN） C: 长短期记忆LSTM D: 时序网络
- LSTM模型和RNN模型都是属于深度学习模型，都可用于情感分析任务中，但是LSTM 模型克服了梯度消失问题。（ ）
- 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
内容
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下列哪种模型更适合序列建模与预测 A: 循环神经网络RNN B: 卷积神经网络CNN C: 多层感知机 D: 长短时记忆网络LSTM
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梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题？（ ） A: 用改良的网络结构比如LSTM和GRUs B: 选项中没有正确答案 C: Dropout D: 梯度裁剪
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RNN 存在梯度消失问题，没有梯度爆炸问题
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下列关于深度学习说法错误的是 A: LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题 B: CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合 C: 只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法 D: 随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题
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关于循环神经网络以下说法错误的是（） A: 循环神经网络可以根据时间轴展开 B: LSTM无法解决梯度消失的问题 C: LSTM也是一种循环神经网络 D: 循环神经网络可以简写为RNN