LSTM代表长期短期记忆。这是一种人工RNN(递归神经网络)架构,用于深度学习领域。

A. 使用卷积解决了全连接层的不足之处$;$卷积和池化层组合使用，逐层级的提取图像特征$;$在网络的最后使用全两层连接作为输出$;$在网络的最后使用全两层连接作为输入

A. decode()$;$encode()$;$upper()$;$rstrip()

A. 设计初始知识库 $;$排序与查询$;$原型机的开发$;$知识库的改进与归纳

A. 结构属性$;$冗余属性$;$模式属性$;$集成属性

A. 是的，这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了$;$不对，依然后其他因素模型没有考虑到，比如噪音数据

A. Scipy$;$skimage$;$opencv$;$gensim

A. 正确$;$错误

A. 错误率$;$精度$;$误差$;$查准率

A. 语音交互$;$情感交互$;$体感交互$;$脑机交互