单项选择题
A.生成对抗是一类具体的模型，同时也是一种解决问题的思路，具有强大的可塑性B.判别式模型直接预测类别，应用简便，但适应性差C.生成式模型通过大量样本得到概率函数，进而采样生成新的样本，但在少量样本的情况下很难对类型进行准确的概率估计D.当GAN中的判别器无法再判断生成器生成的样本的真假时，认为生成器就具有了模拟真实样本的能力
A.记忆力模型无需独立于深度学习模型，可以很好的缓解网络容量问题B.“注意力机制”的想法来源于人脑对信息的不同部分分配了不同注意力C.传统的Encoder-Decoder框架为“分心模型”，解码过程的每一步都均等地处理所有编码信息D.注意力矩阵用于编码对于当前输出词，应该分配给每个输入词的注意力大小
A.序列类别模型中将每个时序的输出信号加权计算的方法要优于使用最后一个序列的输出进行判断的方法B.RNN采用BP算法的改进版——BPTT作为参数训练算法C.同步序列到序列模型的输入序列和输出序列长度相等D.异步序列到序列模型通常包含编码和解码两个部分，输入和输出的长度无需一致