题目内容
（请给出正确答案）
A.RNN是具有整体浅层结构，局部深层结构的网络
B.RNN整个网络的输入端仅接受1帧数据
C.添加了“时间”的概念，若干帧数据依次送入网络处理
D.添加“时间”之间的状态反馈
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更多“以下关于循环神经网络（RNN）的说法错误的是”相关的问题
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，其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题
A、在FNN中，输入信号的传递方向是明确的，并不存在反向信号传递
B、一个标准的前馈神经网络只有一个输入层和一个输出层
C、FNN的同层神经元之间存在连接
D、FNN的输出结果只能是向量
A、利用神经网络对两类问题进行分类时，可以用一个输出节点来实现。
B、神经网络实现多类问题的分类时可以用多个神经网络组合来实现。
C、利用神经网络来实现多类问题的分类时，可以采用一个具有的多个输出节点的神经网络来实现。
D、在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数多于输入的特征数量。
A、如果参数较多，则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合
B、参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上
C、可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用，即可以把参数看成是卷积提取特征的方式，该方式与位置无关
D、参数越多，才能避免过拟合，减少参数容易导致过拟合
A、神经网络对训练数据中的噪声不敏感，因此数据质量可以差一些也没关系。
B、不能确定输入属性的重要性。
C、训练ANN是一个很耗时的过程。
D、只能用于分类。
A、对激活函数的输出结果进行范围限定，有助于梯度平稳下降，而ReLU输出范围无限的函数会导致梯度消失问题。
B、ReLU函数中所有负值均被截断为结果0，从而导致特征丢失，可适当调高学习率避免此类情况。
C、在神经网络训练中，动态调整学习率综合考虑当前点的梯度、最近几次训练误差的降低情况等效果更好。
D、随机梯度下降（SGD）每次更新只随机取一个样本，按照固定学习率计算梯度，所以速度较快。
A、循环神经网络通常被用于处理序列数据
B、LSTM网络是对简单RNN网络的改进
C、循环神经网络不需要激活函数
D、循环神经网络中之前时间步的输出会影响后续时间步的输出
B、严格意义上它比卷积神经网络(CNN)效果更好
C、它比较适合用于当输入/输出是一个序列的时候(例如.一个单词序列)
D、RNNs代表递归过程.想法->编码->实验->想法->…
A、二者都认为每两次输入的信息之间不是独立的，每次接收到的输入信息与之前的信息都相关
B、从网络结构上来看，二者都是典型的前馈神经网络
C、输入层和输出层的维数是固定的，不能任意改变
D、二者适合处理的数据样本之间不存在相关性，满足独立性假设
A、一个深度学习模型可以仅依靠增加神经元数量，无限增加其内部记忆容量
B、记忆力机制的出现解决了网络容量问题
C、最简单的记忆力模型主要包含一系列的记忆单元和I，G，O，R四个模块
D、最简单的记忆力模型主要包含一系列的记忆单元和I，G，O，R四个模块
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