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[判断题]

LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。（)

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更多“LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。（)”相关的问题

第1题

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.LSTH也是种循环神经网络

C.LSTM无法解决梯度消失的问题

D.循环神经网络可以简写为RNN

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第2题

双向RNN可以解决梯度消失问题。（）

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第3题

你正在训练一个RNN网络，你发现你的权重与激活值都是“NaN”，下列选项中，哪一个是导致这个问题的最有可能的原因（)

A.梯度消失

B.梯度爆炸

C.eLU函数作为激活函数g(.)，在计算g(z)时，z的数值过大了

D.Sigmoid函数作为激活函数g(.)，在计算g(z)时，z的数值过大了

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第4题

梯度消失可以通过更好的激活函数来解决。（）

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第5题

以下哪一种是神经网络？（)

A.RNN(递归神经网络)

B.LSTM(长期短期记忆网络)

C.受限玻尔兹曼机(RBM)

D.以上均是

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第6题

激活函数Sigmoid函数单调连续，输出有界，网络比较容易收敛，在一段时间内使用比较广泛，但是当网络比较深时，容易导致什么问题？（)

A.梯度减少问题

B.XOR问题

C.梯度消失问题

D.过拟合问题

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第7题

对于卷积神经网络而言，减少梯度消失不适合采用以下哪些方法（)？

A.增大学习率

B.减少网络深度(隐层个数)

C.skipconnection

D.减少通道数

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第8题

外部流动中存在一个边界层外的区域，在此区域无论速度梯度还是温度梯度（)？

A.可以忽略

B.速度梯度很大

C.温度梯度很大

D.速度和温度梯度都很大

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第9题

精液处理用梯度液至少平衡多久后可以使用：（)。

A.15min

B.30min

C.1h

D.2h

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第10题

下列化合物类型中，可以采用pH梯度萃取进行分离的为（）。

A.蒽醌

B.倍半萜

C.三萜

D.强心苷

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