题目内容
（请给出正确答案）
A、RNN的隐层神经元的输入包括其历史各个时间点的输出
B、RNN比较擅长处理时序数据，例如文本的分析
C、在各个时间点，RNN的输入层与隐层之间、隐层与输出层之间以及相邻时间点之间的隐层权重是共享的，因为不同时刻对应同一个网络
D、RNN的损失函数度量所有时刻的输入与理想输出的差异，需要使用梯度下降法调整参数不断降低损失函数
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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、CNN和RNN都属于神经网络，因此二者的训练方式完全一致，均采用BP算法。
B、CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。
C、在同一个网络中，CNN结构和RNN结构不能同时使用。
D、CNN适用于图像处理，而RNN适用于序列数据处理。
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
A、递归神经网络不允许网络中出现环形结构
B、减少神经网络层数，可能会降低测试集分类错误率
C、循环神经网络适合处理序列数据
D、卷积神经网络可以应用于图像分类
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
如果结果不匹配，请 