iPAS AI 應用規劃師初級 115 年第一次 科一 第 33 題 詳解

115 年第一次 科一 人工智慧基礎概論

某公車系統想預測各站點的到站時間，需要考慮歷史班次資料、即時路況、天氣等因素。由於路況變化複雜，傳統循環神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）在建模時可能難以保留較早期的重要資訊。下列哪種架構最能解決這個問題？

1. A卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN），利用卷積層捕捉局部特徵

   卷積擅長空間局部特徵，非序列長期依賴。

2. B自編碼器（Autoencoder, AE），先進行資料壓縮再重建

   自編碼器做壓縮重建與降維，不處理時序記憶。

3. C全連接神經網路（Fully Connected Neural Network, FCNN），增加隱藏層數量

   全連接加深層數無記憶結構，仍無法承接時序資訊。

4. D長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM），改善RNN的長期記憶問題（正確答案）

   以閘門控制記憶流動，正面解決長期依賴問題。