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梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题？

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i = [＇a＇, ＇b＇]
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A. 非线性结构$;$环状结构$;$线性结构$;$条状结构

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A. pear$;$dog$;$carrot$;$以上选项均不正确

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以下CNN模型中，最早识别手写数字的是

A. LeNet-5$;$AlexNet$;$ResNet50$;$ResNet152

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()的基本出发点，是认为低维流形嵌入到高维空间之后，直接在高维空间中计算直线距离具有误导性，因为高维空间中的直线距离在低维嵌入流形上是不可达的。

A. 等度量映射 $;$ 等距离映射$;$等空间映射 $;$等范围映射

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下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。

A. 步态识别$;$声纹识别$;$文本识别$;$虹膜识别

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A. 用改良的网络结构比如LSTM和GRUs$;$梯度裁剪$;$Dropout$;$所有方法都不行

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下列语句输出正确的是

i = [＇a＇, ＇b＇]
l = [1, 2]
print (dict([l,i]))

A. {‘b’: 2, ＇a＇: 1}&;&{‘a’: 2, ‘b＇: 1}&;&{1: 2, ＇a＇: ＇b＇}&;&{2: 1, ＇b＇: ＇a＇}

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