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
A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题
B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
在Excel2003中,下列公式中,()的结果不同于其它三个。
A.=A1+B1+C1+A2+B2+C2
B.=SUN(A1:C2)
C.=SUM(A1:B2,B1:C2)
D.=SUM(A1:C2,A1:E7)
A.非监督学习的样本数据是要求带标签的
B.监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签
C.强化学习以输入数据作为对模型的反馈
D.卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据