某團隊想採用循環神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）建構長期氣候數據的預測模型，以下哪一項敘述最符合使用RNN可能會遇到的挑戰？
iPAS 考題解析
某團隊想採用循環神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）建構長期氣候數據的預測模型，以下哪一項敘述最符合使用RNN可能會遇到的挑戰？
- A. RNN無法處理可變長度的序列輸入，因此在實務上限制極大；
- B. RNN在長序列訓練中可能出現梯度消失，影響模型效果； ✓ 正確答案
- C. RNN無法捕捉時間上的依賴關係，因此預測準確度低；
- D. RNN只能用於分類任務，不能應用於時間序列預測
詳細解析
循環神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）在處理長序列時容易出現梯度消失（Vanishing Gradient）問題，導致難以學習長距離依賴關係。
難度：★★★