________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
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
举一反三
- 下列关于循环神经网络的说法哪个是错误的___ A: 普通RNN容易出现梯度消失问题 B: 普通RNN容易出现梯度爆炸问题 C: LSTM网络结构相对普通RNN网络解决了梯度爆炸问题，但没有很好解决梯度消失问题 D: 循环神经网络RNN和LSTM等模型，则因为其模型结构特点可以更好地应用于时序相关的问题场景
- 自然语言处理主要采用_______来解决问题。 A: 卷积神经网络（CNN） B: 循环神经网络（RNN） C: 长短期记忆循环神经网络LSTM D: Lenet-5
- 下列哪种模型更适合序列建模与预测 A: 循环神经网络RNN B: 卷积神经网络CNN C: 多层感知机 D: 长短时记忆网络LSTM
- 自然语言处理主要采用_________来解决问题。 A: 卷积神经网络（CNN） B: 循环神经网络（RNN） C: Lenet-5 D: 时序网络
- 下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是：