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[判断题]

双向RNN可以解决梯度消失问题。（）

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第1题

梯度消失可以通过更好的激活函数来解决。（）

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第2题

在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的模型是（）。

A.CNN

B.RNN

C.GRU

D.LSTM

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第3题

RMSprop优化器很好的解决了Adagrad优化器过早结束的问题，很合适处理非平稳目标，A于RNN网络效果很好。（）

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第4题

普通的循环神经网络会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题，所以现在在自然语言处理领域，一般会使用LSTM网络模型。（）

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第5题

包可以解决命名冲突问题。（)

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第6题

MEC不仅可以解决局部区域业务的快速交互问题，还可以解决全网性业务的交互问题。（)

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第7题

欧姆定律可以解决多电源的复杂电路问题。（）

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第8题

机器学习可以解决给定数据的预测问题，也可以解决大数据存储和并行计算。（)

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第9题

平原河流水深不够的问题总是可以通过挖槽解决。（)

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第10题

“法律面前人人平等”意味着法律可以解决现实中的一切不平等问题（）

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