标准RNN （循环神经网络) 无法处理更长的上下文间隔 即长期依赖问题。为此Hochreiter & Schmid
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标准RNN （循环神经网络) 无法处理更长的上下文间隔，即长期依赖问题。为此Hochreiter & Schmidhuber （1997) 提出一种特殊的RNN类型，其通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题。并被 Alex Graves进行了改良和推广。这种改进的模型是
A．长短期记忆网络LSTM
B．卷积神经网络CNN
C．多层感知机MLP
D．受限玻尔兹曼机
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