नेस्टरोव त्वरित स्नातक प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. शास्त्रीय गति की तुलना में नेस्टरोव त्वरित ग्रेडिएंट का परिभाषित विचार क्या है?
   • यह संवेग को पूरी तरह से हटा देता है
   • यह 1.0 की निश्चित सीखने की दर का उपयोग करता है
   • यह वर्तमान स्थिति के बजाय आगे की ओर देखने वाले बिंदु पर ग्रेडिएंट का मूल्यांकन करता है
   • यह केवल मिनी-बैचों के बिना काम करता है
2. नेस्टरोव की विधि चिकनी उत्तल समस्याओं पर कौन सी सिद्ध अभिसरण दर प्राप्त करती है?
   • ऑर्डर 1/के^2
   • ऑर्डर 1/के
   • आदेश 1/लॉग के
   • कोई गारंटीशुदा दर नहीं
3. इस त्वरित ग्रेडिएंट विधि को मूल रूप से किसने प्रस्तुत किया था?
   • 2012 में जेफ्री हिंटन
   • आइजैक न्यूटन
   • जॉन वॉन न्यूमैन
   • 1983 में यूरी नेस्टरोव
4. घुमावदार मिनिमा के पास आगे की ओर देखने वाली ढाल मदद क्यों करती है?
   • यह सीखने की दर को बढ़ाता है
   • यह ओवरशूट की आशंका करता है और ऐसा होने से पहले सुधार लागू करता है
   • यह वेग शब्द को हटा देता है
   • यह कदम की दिशा को यादृच्छिक बनाता है
5. व्यवहार में, नेस्टरोव गति की कम्प्यूटेशनल लागत की तुलना शास्त्रीय गति से कैसे की जाती है?
   • लगभग वही, बीजगणितीय रूप से पुनर्व्यवस्थित अद्यतन के लिए धन्यवाद
   • लगभग दस गुना अधिक
   • इसमें प्रत्येक चरण में दूसरे डेरिवेटिव की आवश्यकता होती है
   • इसकी गणना GPU पर नहीं की जा सकती
6. कौन सा अनुकूली अनुकूलक नेस्टरोव लुक-फ़ॉरवर्ड को एडम-शैली स्केलिंग के साथ जोड़ता है?
   • आरएमएसप्रॉप
   • Adagrad
   • नदाम
   • एलबीएफजीएस
7. Using the stated look-ahead form, theta = 10, learning rate = 0.1, beta = 0.9 and velocity = 2 give which evaluation point?
   • 10.18
   • 9.82
   • 8.20
   • 10.90
8. If beta is zero in the guide’s Nesterov look-ahead formula, where is the gradient evaluated?
   • At a point displaced by the full old velocity
   • At the previous validation score
   • At an arbitrary future minibatch
   • At the current parameter position