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- 1.在循环神经网络中,哪些技术可以改善梯度消失问题 选项：A、 LSTM B、 GRU C、 RNN D、 BRNN
- 2.关于循环神经网络以下说法错误的是？ 选项： A:循环神经网络可以简写为 RNN 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:循环神经网络可以根据时间轴展开
- 3.下列关于RNN、LSTM、GRU的说法正确的有（ ）。 选项： A:rnn引入了循环的概念 B:lstm可以防止梯度消失或者爆炸 C:gru是lstm的变体 D:rnn.lstm.gru是同一神经网络的不同说法,没有区别
- 4.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
- 5.关于循环神经网络以下说法错误的是（） 选项： 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
- 6.以下哪些问题可能会影响循环神经网络（RNN）的性能？（ ） 选项：A、梯度消失问题 B、梯度爆炸问题 C、图像识别问题 D、噪声问题
- 7.关于循环神经网络以下说法错误的是? ——[单选题]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
- 8.关于循环神经网络以下说法错误的是? 选项： 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 E: F:B G:1
- 9.关于循环神经网络以下说法错误的是? _x000D_ 选项： A:A、循环神经网络可以根据时间轴展开 B:B、LSTM 无法解决梯度消失的问题 C:C、LSTM也是一种循环神经网络 D:D、循环神经网络可以简写为 RNN
- 10.85.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 选项： A:正确 B:错误
- 11.循环神经网络（RNN）为什么会出现梯度消失问题？ 选项： A: 因为使用了ReLU激活函数 B: 因为权重初始化不当 C: 因为梯度爆炸 D: 因为长时间依赖难以捕捉
- 12.下列关于循环神经网络说法错误的是（ ）。 选项： A:A、长短期记忆网络是进行优化过后的循环神经网络 B:RNN是一类可用于处理序列数据的神经网络 C:循环神经网络广泛应用于自然语言处理领域，例如语音识别、语言建模和机器翻译等 D:LSTM引入了一个基于循环神经网络（RNN）的架构后，梯度消失问题得以解决
- 13.在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的深度学习模型是 选项： A、CNN B、LSTM C、GRU D、RNN
- 14.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： 选项： A:LSTM是双向的 RNN; B:LSTM是简化版的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
- 15.下列关于RNN的改进方法错误的是选项： A:LSTM模型在改变RNN整体网络结构的同时，对每个时序信息的内部处理方式进行了改进; B:堆叠循环神经网络通过增加隐含层的数量来实现对复杂问题的处理; C:双向循环神经网络从两个方向建模序列的信息，能够更好的建模序列内的依赖关系; D:LSTM模型的提出是为了解决传统RNN的长期依赖问题
- 16.关于循环神经网络以下说法错误的是? 选项： A:循环神经网络可以根据时间轴展开 B:LST I无法解决梯度消失的问题 C:LST I也是一种循环神经网络 D:循环神经网络可以简写为RNN
- 17.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：选项： A:LSTM是双向的 RNN; B:LSTM是简化版的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
- 18.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 选项： A:LSTM是双向的 RNN B:LSTM是多层的RNN C: LSTM是简化版的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
