长跨度依赖问题是卷积神经网络的缺陷，循环神经网络解决了这个问题。
错
举一反三
- 下列不属于常见的深度神经网络结构有（ ）。 A: 单一神经网络 B: 长短时记忆网络 C: 卷积神经网络 D: 循环神经网络
- 对于一个图像识别问题，下列哪种神经网络可以更好解决这个问题。（ ） A: 循环神经网络 B: 卷积神经网络 C: 感知机 D: 多层感知机
- 常用的神经网络有（ ）。 A: 循环神经网络 B: 生成对抗网络 C: 卷积神经网络 D: 上下文网络
- 相比循环神经网络，卷积神经网络更适合处理图像识别问题。
- ________是一种特殊的RNN，解决了梯度消失和梯度爆炸，在长序列中表现更好。 A: 卷积神经网络（CNN） B: 循环神经网络（RNN） C: 长短期记忆LSTM D: 时序网络
内容
- 0
以下属于前馈网络的是 A: Hopfield网络 B: 卷积神经网络 C: 玻尔兹曼机 D: 循环神经网络
- 1
以下关于循环神经网络的说法正确的是（ ） A: 循环神经网络常用于时序信号（如语音）的识别和理解。 B: 循环神经网络解决了卷积神经网络不能很好地识别连续性事件的问题。 C: 循环神经网路不仅将当前的输入数据作为网络输入，还将之前感知到得以并作为输入。 D: 一个循环神经网络由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，循环发生在隐藏层。
- 2
对于图像识别问题（比如识别照片中的猫），哪个神经网络模型更适合解决这类问题？ A: 感知器 B: 循环神经网络 C: 卷积神经网络 D: 多层感知器
- 3
循环神经网络不同于卷积神经网络，它比较擅长解决以下哪些问题？（） A: 序列相关问题 B: 图像分类 C: 图像检测 D: 推荐问题
- 4
CNN是以下哪种模型的缩写？ A: 循环神经网络 B: 人工神经网络 C: 卷积神经网络 D: 深度信念网络