অবশিষ্ট ভেক্টর কোয়ান্টাইজেশন কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. RVQ-এর প্রতিটি ক্রমাগত কোডবুক কি পরিমাপ করে?
   • পূর্ববর্তী পর্যায়গুলির দ্বারা অবশিষ্ট ত্রুটি
   • স্ক্র্যাচ থেকে আবার মূল ইনপুট
   • একটি ভিন্ন অডিও চ্যানেল
   • ডিকোডারের আউটপুট
2. কেন একটি একক বড় কোডবুকের পরিবর্তে RVQ ব্যবহার করবেন?
   • এটি কোনো প্রশিক্ষণের প্রয়োজন এড়ায়
   • এটি একটি বিশাল কার্যকর কোডবুককে ছোট আকারে ফ্যাক্টরাইজ করে, মেমরি এবং কম্পিউট সংরক্ষণ করে
   • এটি এনকোডারকে সম্পূর্ণরূপে নির্মূল করে
   • এটি শুধুমাত্র টেক্সট ডেটার জন্য কাজ করে
3. কিভাবে RVQ কোড থেকে চূড়ান্ত পুনর্গঠন গঠিত হয়?
   • শুধুমাত্র শেষ কোডবুকের ভেক্টর গ্রহণ করে
   • গোলমাল সহ ইনপুট গড় করে
   • সমস্ত পর্যায় থেকে নির্বাচিত ভেক্টর যোগ করে
   • সমস্ত কোডবুক এন্ট্রি গুন করে
4. K এন্ট্রির M পর্যায়গুলির সাথে, RVQ কতগুলি কার্যকর কোড সংমিশ্রণ উপস্থাপন করে?
   • এম বার কে
   • এম প্লাস কে
   • K কে M দ্বারা বিভক্ত
   • K থেকে শক্তি M
5. RVQ কোডবুক প্রশিক্ষণের সময় 'প্রতিশ্রুতি হারানোর' সাধারণ উদ্দেশ্য কী?
   • এনকোডার আউটপুট তাদের নির্বাচিত কোডবুক এন্ট্রির কাছাকাছি রাখতে
   • অডিও নমুনা হার বৃদ্ধি
   • অব্যবহৃত অডিও ফ্রেম মুছে ফেলার জন্য
   • কোডগুলিকে আবার টেক্সটে রূপান্তর করতে
6. কিভাবে RVQ একটি নিউরাল কোডেককে অনুমানের সময়ে তার বিটরেট পরিবর্তন করতে দেয়?
   • শুধুমাত্র একটি ভিন্ন নমুনা হারে স্যুইচ করে
   • বেশি বা কম কোয়ান্টাইজার পর্যায় ব্যবহার করে
   • প্রতিবার পুরো মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিয়ে
   • ডিকোডারের ওজন সংকুচিত করে
7. In RVQ training, what does commitment loss encourage?
   • Each codebook to contain a different number of entries
   • The decoder to output longer audio
   • The encoder output to stay close to the selected codebook vector
   • The residual to increase at every quantization stage
8. How are codebook vectors commonly updated in the guide’s RVQ description?
   • By sorting the codebook alphabetically
   • By replacing the codebook with a recurrent network
   • By adding the residual directly to every code index
   • With exponential moving averages of encoder assignments