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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

LSTM是一种特殊的循环神经网络,通常LSTM的神经元包括以下哪几种()。

A.Forgetgate

B.Inputgate

C.Outputgate

D.Stategate

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第1题

下列关于RNN、LSTM、GRU说法正确的是()。

A.RNN引入了循环的概念

B.LSTM可以防止梯度消失或者爆炸

C.GRU是LSTM的变体

D.RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法,没有区别

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第2题
使用阿里云深度学习开发环境PAIDSW开发一个具有1个embedding层、1个LSTM层、1个dropout层和1个全连接层的LSTM循环神经网络,需要用到以下哪些组件()。

A.EmbeddingLayers

B.RecurrentLayers

C.coreLayers

D.MergeLayers

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第3题
关于情感分析描述正确的是()。

A.情感分析的难点是语句太长导致精度降低

B.为了降低复杂度,循环神经网络无需添加LSTM结构

C.对文本进行停用词处理不可以提高情感分析的计算精度

D.对文本进行无关词处理不可以提高情感分析的计算精度

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第4题
以下哪些方案可以用来防止神经网络训练过程中的梯度消失问题()。

A.采用LSTM结构

B.减小学习率

C.选用LeakyReLU函数

D.正则化

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第5题
以下()神经网络不适合处理序列数据。

A.LSTM

B.双向LSTM

C.一维CNN

D.二维CNN

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第6题
LSTM神经网络中的Forgetgate观察的是以下哪些内容()。

A.当前时间片段的输入

B.上一时间片段的输入

C.当前时间片段的隐含状态输出

D.上一个时间片段的隐含状态输出

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第7题
()是一种处理时序数据的神经网络,常用语语音识别、机器翻译等领域。

A.前馈卷神经网络

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8题
梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候,梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中,下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题?()

A.用改良的网络结构比如LSTM和GRUs

B.梯度裁剪

C.Dropout

D.所有方法都不行

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第9题
以下说法不正确的是()。

A.卷积神经网络主要用于目标识别、图像分割等方面

B.循环神经网络主要用于处理序列数据

C.长短时记忆神经网络主要用于处理序列数据

D.长短时记忆神经网络是和循环神经网络完全不同的一种新型神经网络

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第10题
ALPHA-T的算法原理包括()

A.因子组合

B.循环学习

C.LSTM

D.XGBOOST

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第11题
下面不属于人工神经网络的是()。

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.网络森林

D.深度信念网络

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