শক্তি-ভিত্তিক মডেল কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. একটি শক্তি-ভিত্তিক মডেলে, কীভাবে শক্তি একটি ডেটা পয়েন্টের সম্ভাব্যতার সাথে সম্পর্কিত?
   • উচ্চ শক্তি মানে উচ্চ সম্ভাবনা
   • কম শক্তি মানে উচ্চ সম্ভাবনা (p(x) exp(-E(x)))
   • শক্তি এবং সম্ভাবনা সম্পর্কহীন
   • সম্ভাব্যতা সরাসরি শক্তির সমান
2. কি শক্তি-ভিত্তিক মডেল প্রশিক্ষণ কঠিন করে তোলে?
   • শক্তি ফাংশন একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক হতে পারে না
   • তাদের শুধুমাত্র লেবেলযুক্ত ডেটা প্রয়োজন
   • তারা ইমেজ প্রতিনিধিত্ব করতে পারে না
   • পার্টিশন ফাংশন Z (সমস্ত ইনপুটগুলির উপর নর্মালাইজার) সাধারণত গণনা করা যায় না
3. কোন নমুনা পদ্ধতি সাধারণত একটি EBM থেকে নমুনা আঁকতে ব্যবহৃত হয়?
   • ল্যাঙ্গেভিন গতিবিদ্যা (গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক MCMC)
   • মরীচি অনুসন্ধান
   • কুইকসর্ট
   • একটি একক ফরোয়ার্ড পাস
4. কেন স্কোর ম্যাচিং এর মত পদ্ধতিগুলি পার্টিশন ফাংশন Z গণনা করা এড়াতে পারে?
   • কারণ Z সবসময় 1 এর সমান
   • কারণ তারা শক্তি ফাংশন উপেক্ষা করে
   • কারণ লগ p(x) এর গ্রেডিয়েন্ট হল E(x)-এর গ্রেডিয়েন্ট, এবং পার্থক্য করার সময় Z (x-এ একটি ধ্রুবক) ড্রপ হয়ে যায়
   • কারণ তারা শুধুমাত্র বিচ্ছিন্ন তথ্যের উপর কাজ করে
5. এইগুলির মধ্যে কোনটি একটি ক্লাসিক শক্তি-ভিত্তিক মডেল?
   • ট্রান্সফরমার
   • সিদ্ধান্ত গাছ
   • k- মানে অ্যালগরিদম
   • হপফিল্ড নেটওয়ার্ক
6. For a differentiable EBM density with Z constant in x, how does its score relate to energy?
   • The score equals the partition function itself
   • The score equals the negative input gradient of energy
   • The score ignores the learned energy entirely
   • The score is always the positive energy gradient
7. An EBM adds the same constant c to every E(x). What happens to normalized probabilities?
   • Every probability increases by c
   • All inputs become equally probable
   • They remain unchanged after the partition function is adjusted
   • The normalizer must be set to zero
8. For two configurations with E(a) lower than E(b), what follows under the same normalized Gibbs model?
   • Configuration a has greater probability than b
   • Configuration b has greater probability because its energy is higher
   • Both probabilities must be exactly one
   • The comparison requires different partition functions for each point