O problema do desaparecimento ou explosão do gradiente é mais aparente em redes neurais recorrente do que nas redes em redes alimentadas adiante. Q...

O problema do desaparecimento ou explosão do gradiente é mais aparente em redes neurais recorrente do que nas redes em redes alimentadas adiante. Quais das afirmativas abaixo embasam, de forma correta, essa afirmação?
I. Ao contrário das redes alimentadas adiante, os parâmetros de neurônios de uma dada camada são replicados ao longo da sequência (unrolling/unfolding), logo, se um neurônio está saturado (derivada próxima a zero), esse valor será replicado diversas vezes, conduzindo ao desaparecimento do gradiente.
II. A profundidade em uma rede alimentada adiante está diretamente relacionada ao número de camadas, porém, em redes recorrentes a profundidade também está associada ao tamanho da sequência utilizada, logo, considerando a profundidade temporal (tamanho da sequência), uma rede recorrente pode ser muito mais profunda que a sua contrapartida alimentada adiante.
III. As redes recorrentes possuem mais parâmetros que as redes alimentadas adiante, o que agrava o problema do desaparecimento ou explosão do gradiente durante o treinamento do modelo.
A. Apenas a afirmação I está correta.
B. Apenas as afirmações II e III estão corretas.
C. Apenas as afirmações I e II estão corretas.
D. Apenas a afirmação II está correta.
E. Apenas as afirmações I e III estão corretas.