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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

长短时记忆神经网络被设计用来解决什么问题?()

A.传统RNN存在的梯度消失/爆炸问题

B.传统RNN计算量大的问题

C.传统RNN速度较慢的问题

D.传统RNN容易过过拟合的问题

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第1题
长短时记忆神经网络被设计用来解决什么问题()。

A.传统RNN存在的梯度消失/爆炸问题

B.传统RNN计算量大的问题

C.传统RNN速度较慢的问题

D.传统RNN容易过过拟合的问题

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第2题
长短时记忆网络属于一种()。

A.全连接神经网络

B.门控RNN

C.BP神经网络

D.双向RNN

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第3题
以下说法不正确的是()。

A.卷积神经网络主要用于目标识别、图像分割等方面

B.循环神经网络主要用于处理序列数据

C.长短时记忆神经网络主要用于处理序列数据

D.长短时记忆神经网络是和循环神经网络完全不同的一种新型神经网络

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第4题
从网络的原理上来看,结构最复杂的神经网络是()。

A.卷积神经网络

B.长短时记忆神经网络

C.GRU

D.BP神经网络

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第5题
长短时记忆神经网络三个门是哪些()。

A.进化门

B.输出门

C.输入门

D.遗忘门

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第6题
以下哪一个不是长短时记忆神经网络三个门中中的一个门()。

A.输入门

B.输出门

C.遗忘门

D.进化门

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第7题
以下关于神经网络模型描述正确的是()。

A.神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络,每一层的输出变量都是下一层的输入变量

B.神经网络模型建立在多神经元之上

C.神经网络模型中,无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算

D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题

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第8题
假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型,训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成,而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题,问题数据集中仅包含一种车(福特野马)而目标变为定位车辆在照片中的位置()。

A.除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

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第9题
在手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。

A.28,10

B.28,1

C.784,10

D.784,1

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第10题
假设拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型,训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成,而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题,问题数据集中仅包含一种车(福特野马)而目标变为定位车辆在照片中的位置()。

A.除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

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第11题
映像记忆是指当作用于视觉器官的图像刺激消失,图像在视觉通道内被登记并保留瞬间的记忆。它属于()。

A.短时记忆

B.情景记忆

C.长时记忆

D.感觉记忆

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