iPAS 考題解析長短期記憶網路（LSTM）相比標準遞歸神經網路（RNN）的主要改進為何？

解析

正確答案：A. 透過門控機制解決梯度消失問題，能學習長距離時序依賴

LSTM 引入輸入門、遺忘門和輸出門等門控機制，控制資訊的流入與遺忘，有效解決標準 RNN 在長序列訓練時的梯度消失問題，使網路能學習長距離時序依賴關係。

每個選項為什麼對或錯

• A 透過門控機制解決梯度消失問題，能學習長距離時序依賴 正解

  LSTM 的門控機制解決梯度消失問題，此為正確描述。

• B 使用卷積運算加速序列資料的處理 錯誤選項

  卷積運算不是 LSTM 的改進點。

• C 引入注意力機制實現平行計算 錯誤選項

  注意力機制是 Transformer 的核心，非 LSTM。

• D 透過殘差連接加深網路層數 錯誤選項

  殘差連接是 ResNet 的改進，非 LSTM。

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