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LSTM是RNN的一种特殊形式
选项:
A:对
B:错
发布时间:
2024-06-07 16:22:10
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1.
LSTM不是门限RNN的一种选项: A:对 B:错
2.
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
3.
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,通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题 [object Object] F:D G:1
4.
下列关于 LSTM 的说法错误的是( )。 选项: A: LSTM B: LSTM C: LSTM D: RNN
5.
以下针对RNN的说法,哪些是正确的( )。选项: A:RNN高度并行化 B:RNN可以处理时效数据 C:LSTM是RNN的一种,可以记住更远的输入数据 D:RNN速度相较于CNN更快
6.
关于循环神经网络以下说法错误的是( )。 选项: A: 简单的RNN没有记忆能力 B: LSTM 也是一种循环神经网络 C: LSTM 中包含3个门 D: 循环神经网络可以简写为 RNN
7.
()是深度学习模型的一种,全称为卷积神经网络。选项: A:GRU B:CNN C:RNN D:LSTM
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$;$LSTM 无法解决梯度消失的问题$;$LSTM 也是一种循环神经网络$;$循环神经网络可以简写为 RNN B:循环神经网络可以根据时间轴展开$;$LSTM 无法解决梯度消失的问题$;$LSTM 也是一种循环神经网络$;$循环神经网络可以简写为 RNN C:循环神经网络可以根据时间轴展开$;$LSTM 无法解决梯度消失的问题$;$LSTM 也是一种循环神经网络$;$循环神经网络可以简写为 RNN D:循环神经网络可以根据时间轴展开$;$LSTM 无法解决梯度消失的问题$;$LSTM 也是一种循环神经网络$;$循环神经网络可以简写为 RNN
9.
长短时记忆网络(LSTM)与普通RNN相比有什么不同? 选项:A、LSTM具有循环连接B、LSTM可以处理变长序列C、LSTM具有更多隐藏层D、LSTM可以并行计算
10.
常见的神经网络包括? 选项: A、RNN B、DNN C、LSTM D、CNN
11.
LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。() 选项:A、Y、是 B、N、否
12.
ChatGPT的基础架构是什么?() 选项: A:Transformer B:LSTM C:CNN D:RNN
13.
ChatGPT的基础架构是什么?() 选项: A:Transformer B:LSTM C:CNN D:RNN
14.
LSTM相比于RNN最关键的结构是细胞状态( ) 选项: A、正确 B、错误
15.
以下算法模型中,哪一种模型的可解释性较好( )。 选项: A:CNN B:线性回归 C:RNN D:LSTM
16.
常见的深度学习模型不包括 选项: A、CNN B、RNN C、LSTM D、SVM
17.
基于深度学习的模型有( )。 选项:A、LSTM CNNC、N-gram D、RNN
18.
关于循环神经网络以下说法错误的是( )。 选项: A:简单的RNN没有记忆能力 B:LSTM C:LSTM D:循环神经网络可以简写为
19.
静止是运动的一种特殊形式。 选项: A:对 B:错
20.
下面哪些属于循环神经网络?选项: A:CNN; B:LSTM; C:Bert; D:RNN
21.
静止是运动的一种特殊形式。( )A对 B错
22.
卷积神经网络的英文简写为 选项: A、DNN B、CNN C、RNN D、LSTM
23.
新娘捧花是一种特殊形式的花束。 ( )选项: A:对 B:错
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