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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
出现
现象
容易
发布时间:
2024-04-13 00:51:05
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相关试题
1.
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
2.
下列关于循环神经网络的说法哪个是错误的___选项: 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
3.
基于深度学习的模型有( )。 选项:A、LSTM CNNC、N-gram D、RNN
4.
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
5.
关于LSTM和GRU的对比,以下说法正确的是() 选项: A:标准LSTM和GRU的差别并不大 B:GRU构造相对于LSTM更简单 C:LSTM对于保留的记忆是可控的 D:LSTM能处理比GRU更长的序列
6.
LSTM相比传统RNN,有什么优点?() 选项:A:避免梯度消失B:避免梯度爆炸C:避免数据量不足导致训练不充分
7.
下列哪些网络属于循环神经网络(RNN)?A、Transformer网络B、卷积神经网络(CNN)C、门控循环单元(GRU)D、长短期记忆网络(LSTM)
8.
OpenAI提出的GPT主要使用了什么模型作为基本结构 选项: A:RNN B:LSTM C:Transformer D:GRU
9.
以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型() 选项: A:Word2Vec$;$RNN$;$XLNet$;$LSTM B:Word2Vec$;$RNN$;$XLNet$;$LSTM C:Word2Vec$;$RNN$;$XLNet$;$LSTM D:Word2Vec$;$RNN$;$XLNet$;$LSTM
10.
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
11.
属于深度学习模型的选项是? 选项: A、朴素贝叶斯 B、深度残差网络 C、卷积神经网络CNN D、循环神经网络RNN
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.
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:选项: 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。
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