下列关于RNN的改进方法错误的是
A: LSTM模型在改变RNN整体网络结构的同时，对每个时序信息的内部处理方式进行了改进
B: 堆叠循环神经网络通过增加隐含层的数量来实现对复杂问题的处理
C: 双向循环神经网络从两个方向建模序列的信息，能够更好的建模序列内的依赖关系
D: LSTM模型的提出是为了解决传统RNN的长期依赖问题
A: LSTM模型在改变RNN整体网络结构的同时，对每个时序信息的内部处理方式进行了改进
B: 堆叠循环神经网络通过增加隐含层的数量来实现对复杂问题的处理
C: 双向循环神经网络从两个方向建模序列的信息，能够更好的建模序列内的依赖关系
D: LSTM模型的提出是为了解决传统RNN的长期依赖问题
A
举一反三
- 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： 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
- 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
- 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
- 下列有关LSTM模型的叙述对的是（ ） A: LSTM是简化版的RNN B: 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 C: LSTM是双向的RNN D: LSTM是多层的RNN
- ________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
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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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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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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：
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关于循环神经网络以下说法错误的是（） A: 循环神经网络可以根据时间轴展开 B: LSTM无法解决梯度消失的问题 C: LSTM也是一种循环神经网络 D: 循环神经网络可以简写为RNN
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中国大学MOOC: 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：