下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是: A: LSTM是简化版的RNN B: LSTM是双向的 RNN C: LSTM是多层的RNN D: LSTM是RNN的扩展,其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题
下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是: A: LSTM是简化版的RNN B: LSTM是双向的 RNN C: LSTM是多层的RNN D: LSTM是RNN的扩展,其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题
下列有关LSTM模型的叙述对的是( ) A: LSTM是简化版的RNN B: LSTM是RNN的扩展.其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题 C: LSTM是双向的RNN D: LSTM是多层的RNN
下列有关LSTM模型的叙述对的是( ) A: LSTM是简化版的RNN B: LSTM是RNN的扩展.其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题 C: LSTM是双向的RNN D: LSTM是多层的RNN
下列有关卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的描述,错误的是( ) A: CNN与RNN都是传统神经网络的扩展。 B: CNN与RNN都可以使用BP误差反向传播算法进行训练。 C: RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能。 D: CNN与RNN不能组合使用。
下列有关卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的描述,错误的是( ) A: CNN与RNN都是传统神经网络的扩展。 B: CNN与RNN都可以使用BP误差反向传播算法进行训练。 C: RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能。 D: CNN与RNN不能组合使用。
__________结合时间上从序列起点开始移动的RNN和另一时间上从序列末尾开始移动的RNN
__________结合时间上从序列起点开始移动的RNN和另一时间上从序列末尾开始移动的RNN
LSTM是RNN的一种特殊形式
LSTM是RNN的一种特殊形式
关于卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN,下面说法正确的有:( )。 A: CNN适用于图像处理,而RNN适用于序列数据处理。 B: CNN和RNN都属于神经网络,因此二者的训练方式完全一致,均采用BP算法。 C: CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。 D: 在同一个网络中,CNN结构和RNN结构不能同时使用。
关于卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN,下面说法正确的有:( )。 A: CNN适用于图像处理,而RNN适用于序列数据处理。 B: CNN和RNN都属于神经网络,因此二者的训练方式完全一致,均采用BP算法。 C: CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。 D: 在同一个网络中,CNN结构和RNN结构不能同时使用。
下列关于RNN的说法不正确的是
下列关于RNN的说法不正确的是
双向RNN反向传播过程也是双向的。()
双向RNN反向传播过程也是双向的。()
下列关于RNN的改进方法错误的是
下列关于RNN的改进方法错误的是
RNN 存在梯度消失问题,没有梯度爆炸问题
RNN 存在梯度消失问题,没有梯度爆炸问题