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[单选题]

循环神经网络可以保存一种上下文的状态,循环神经网络也有不同的类型,其类型数目是?()

A.5

B.3

C.2

D.4

提问人:网友zytt123 发布时间:2022-01-07
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第1题
循环神经网络可以保存种上下文的状态。循环神经网络也有不同的类型,其类开数目是?()

A.4

B.3

C.2

D.5

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第2题
标准RNN (循环神经网络) 无法处理更长的上下文间隔,即长期依赖问题。为此Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出一种特殊的RNN类型,其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题。并被 Alex Graves进行了改良和推广。这种改进的模型是

A.长短期记忆网络LSTM

B.卷积神经网络CNN

C.多层感知机MLP

D.受限玻尔兹曼机

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第3题
关于循环神经网络,以下说法正确的是

A.循环神经网络的反向传播过程包括沿时间轴的传播

B.双向循环神经网络可以从过去的时间点获取记忆,也可以从未来的时间点获取信息

C.循环神经网络的结构不包括一对一的结构

D.循环神经网络的隐藏层会接受上个隐藏层的输出作为输入

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第4题
为什么循环神经网络可以用来实现自动问答,比如对一句自然语言问句给出自然语言回答?

A.因为自动问答可以看成是一种序列到序列的转换

B.因为循环神经网要比卷积神经网更强大

C.因为循环神经网络能够处理变长输入

D.因为卷积神经网络不能处理字符输入

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第5题
下列说法错误的是()。
下列说法错误的是()。

A、循环神经网络的神经元存在自反馈。

B、循环神经网络不能处理任意长度的序列

C、循环神经网络比前馈神经网络更加符合生物神经网络的结构。

D、循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。

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第6题
()是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。

A.前馈神经网络

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.对抗神经网络

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第7题
以下对循环神经网络的描述错误的是()。

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

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第8题
与卷积神经网络不同,循环神经网络因为固有的时序性,很难在GPU上做并行训练。
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第9题
目前,深度学习主要包括()。

A.前馈神经网络

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.对抗神经网络

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第10题
目前,深度学习主要包括()。

A.前馈神经网络

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.对抗神经网络

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