在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的模型是（）

A. 语音识别$;$语义理解$;$自然语言处理

A. 单隐层前馈神经网络$;$隐层神经元激活函数为径向基函数$;$输出层是对隐层神经元输出的非线性组合$;$可利用BP算法来进行参数优化

A. 函数在某点的极限存在的充要条件是在该点左极限及右极限均存在且相等$;$函数在某点处解析指函数在该点及其领邻域内处处可导，解析函数的导数不一定是解析的$;$函数可导不一定连续；不可导的函数一定不连续；存在处处可导但处处不连续的函数$;$函数f(x)在x0处可导的充要条件是x在x0处的左右导数都存在且相等

A. 集成学习$;$归纳学习$;$分类学习$;$整理学习

A. RndomForest的中间树不是相互独立的，而GrdientBoostingTrees的中间树是相互独立的$;$两者都使用随机特征子集来创建中间树$;$在GradientBoostingTrees中可以生成并行树，因为它们是相互独立的$;$无论任何数据，GraientBoostingTrees总是优于RanomFores