Capturar padrões com redes neurais recorrentes

1.

Queremos treinar uma rede neural para gerar novas palavras engraçadas para um livro infantil. Qual arquitetura podemos usar?

LSTM em nível de palavra

LSTM em nível de caractere

RNN em nível de palavra

Perceptron em nível de caractere

2.

A rede neural recorrente é chamada de recorrente porque:

Uma rede é aplicada para cada elemento de entrada, e a saída do aplicativo anterior é passada para a próxima

O treinamento é feito por um processo recorrente

Ela consiste em camadas que incluem outras sub-redes

3.

Qual é a ideia principal por trás da arquitetura de rede LSTM?

Número fixo de blocos LSTM para todo o conjunto de dados

Ele contém muitas camadas de redes neurais recorrentes

Gerenciamento de estado explícito com esquecimento e acionamento de estado

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