更多“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()?”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
如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为:（)
A.随机欠采样
B.梯度剪切
C.正则化
D.使用Relu激活函数
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第3题
深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题，严格意义上来讲是在以下哪个环节出现梯度消失问题？（)
A.正向传播更新参数
B.正向传播计算结果
C.反向传播更新参数
D.反向传播计算结果
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第4题
在神经网络中常有权重共享现象,以下哪些神经网络会发生权重共享？（)
A.循环神经网络
B.卷积神经网络
C.全连接神经网络
D.感知器
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第5题
卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层，一般激活函数在卷积层后进行使用。（)
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第7题
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.推荐问题
B.序列相关问题
C.图像分类
D.图像检测
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第8题
在纵向定距离跟驰场景中，神经网络Q学习算法的函数逼近器类型为（)。
A.前馈神经网络
B.径向基神经网络
C.深度神经网络
D.卷积神经网络
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第9题
前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数，因此是一种监督学习方法。（)
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第10题
卷积操作是卷积神经网络所具备的一个重要功能，对一幅图像进行高斯卷积操作的作用是（)。
A.对图像进行增强
B.对图像进行裁剪
C.对图像进行平滑(模糊化)
D.对图像进行分类
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第11题
卷积神经网络中，对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化（pooling)。池化不会丢失图像的信息，也不会降低其空间分辨率。（)
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