2025年循环神经网络梯度消失问题考题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.循环神经网络（RNN）中，为了解决梯度消失问题，以下哪种方法最为常用？

A.使用门控循环单元（GRU）

B.使用长短期记忆网络（LSTM）

C.使用批量归一化

D.使用反向传播算法

2.在处理长序列数据时，以下哪种技术可以帮助缓解RNN的梯度消失问题？

A.逐层归一化

B.时间卷积网络（TCN）

C.序列到序列学习

D.增加隐藏层大小

3.以下哪项不是导致循环神经网络梯度消失的主要原因？

A.权重共享

B.时间依赖性

C.长距离依赖

D.网络深度

4.为了解决梯度消失问