Search Header Logo
Лекция 12. Введение в RNN

Лекция 12. Введение в RNN

Assessment

Presentation

Computers

University

Easy

Created by

Татьяна ВУЗ

Used 1+ times

FREE Resource

59 Slides • 10 Questions

1

media

2

media

3

media

4

media

5

media

6

media

7

media

8

media

9

media

10

Multiple Choice

Что делает рекуррентный слой в RNN?

1

Передаёт выходы нейронов обратно на вход с задержкой

2

Умножает входные данные на случайные веса

3

Удаляет предыдущие состояния сети

4

Использует только текущий входной сигнал

11

media

12

media

13

media

14

media

15

Multiple Choice

Какой тип архитектуры RNN подходит для генерации описания изображений?

1

One to Many

2

Many to One

3

Many to Many

4

One to One

16

media

17

media

18

media

19

media

20

media

21

media

22

media

23

media

24

Multiple Choice

Как называется алгоритм обратного распространения ошибки для рекуррентных сетей?

1

Forward Propagation

2

Backpropagation Through Time (BPTT)

3

Gradient Descent

4

Real-time Recurrent Learning

25

media

26

media

27

media

28

media

29

media

30

media

31

media

32

media

33

media

34

media

35

media

36

Multiple Choice

Какой метод кодирования символов используется для представления входных данных в RNN?

1

Label Encoding

2

One-Hot Encoding

3

Binary Encoding

4

Huffman Coding

37

Multiple Choice

Какой тип архитектуры RNN используется для прогнозирования следующего символа?

1

One to One

2

Many to One

3

One to Many

4

Many to Many

38

media

39

media

40

media

41

media

42

media

43

media

44

Multiple Choice

Какая функция активации обычно используется в рекуррентном слое (SimpleRNN)?

1

ReLU

2

Sigmoid

3

Tanh

4

Softmax

45

media

46

media

47

media

48

media

49

Multiple Choice

Какой инструмент используется для разбиения текста на слова в Keras?

1

TextSplitter

2

Tokenizer

3

WordParser

4

StringEncoder

50

media

51

media

52

media

53

media

54

media

55

Multiple Choice

Как преобразуются входные слова перед подачей в модель?

1

В числовые индексы

2

В one-hot векторы

3

В embedding-векторы

4

В нормализованные значения

56

media

57

media

58

media

59

media

60

media

61

media

62

media

63

media

64

media

65

media

66

media

67

Multiple Choice

Какова основная причина использования Embedding-слоя вместо one-hot векторов?

1

Увеличение точности модели

2

Снижение вычислительной сложности алгоритма

3

Экономия памяти при обработке больших словарей

4

Ускорение времени обучения модели

68

Multiple Choice

Как изменяется входной тензор X при использовании Embedding-слоя по сравнению с one-hot?

1

Заменяется на числовые индексы слов

2

Преобразуется в one-hot вектор

3

Преобразуется в нормализованные значения

4

Становится трехмерным

69

media
media

Show answer

Auto Play

Slide 1 / 69

SLIDE