首页 > 公务员考试
题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

长短时记忆神经网络通过()来缓解梯度消失问题。

A.增加网络深度

B.减少网络神经元

C.使用双向的网络结构

D.增加一个用来保存长期状态的单元

查看答案
答案
收藏
如果结果不匹配,请 联系老师 获取答案
您可能会需要:
您的账号:,可能还需要:
您的账号:
发送账号密码至手机
发送
安装优题宝APP,拍照搜题省时又省心!
更多“长短时记忆神经网络通过()来缓解梯度消失问题。”相关的问题
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

点击查看答案
第2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

点击查看答案
第3题
关于梯度消失和梯度消失,以下说法正确的是:()。

A.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话,那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0

B.可以采用ReLU激活函数有效的解决梯度消失的情况

C.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于无穷大

D.可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解梯度爆炸

点击查看答案
第4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

点击查看答案
第5题
下列关于梯度消失和梯度爆炸的说法正确的有()。

A.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话,那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于

B.可以采用ReLU激活函数有效地解决梯度消失的情况

C.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于无穷大

D.可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解梯度爆炸

点击查看答案
第6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

点击查看答案
第7题
下面哪些情况可能导致神经网络训练失败()。

A.梯度消失

B.梯度爆炸

C.激活单元消失

D.鞍点

点击查看答案
第8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

点击查看答案
第9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

点击查看答案
第10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

点击查看答案
第11题
如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为:()

A.随机欠采样

B.梯度剪切

C.正则化

D.使用Relu激活函数

点击查看答案
退出 登录/注册
发送账号至手机
密码将被重置
获取验证码
发送
温馨提示
该问题答案仅针对搜题卡用户开放,请点击购买搜题卡。
马上购买搜题卡
我已购买搜题卡, 登录账号 继续查看答案
重置密码
确认修改