वैरिएशनल ऑटोएन्कोडर्स क्विज़

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

1. किसी दिए गए इनपुट के लिए VAE आउटपुट में एनकोडर क्या करता है?
   • संभाव्यता वितरण के पैरामीटर, जैसे माध्य और विचरण
   • अव्यक्त स्थान में एक एकल निश्चित बिंदु
   • एक क्लास लेबल
   • इनपुट की पुनर्निर्मित प्रतिलिपि
2. पुनर्मूल्यांकन चाल का उद्देश्य क्या है?
   • डिकोडर को बड़ा बनाने के लिए
   • ग्रेडिएंट्स को यादृच्छिक नमूनाकरण चरण के माध्यम से प्रवाहित करने की अनुमति देना
   • डिकोडर की आवश्यकता को दूर करने के लिए
   • अव्यक्त स्थान को और अधिक संपीड़ित करने के लिए
3. In the standard Gaussian VAE formulation, what does the KL term encourage?
   • The decoder to predict future input tokens
   • The encoder to remove all randomness
   • The approximate posterior to stay close to the chosen prior, commonly a standard normal
   • Every latent variable to have the same observed value
4. प्रशिक्षण के दौरान वीएई द्वारा अधिकतम किया जाने वाला उद्देश्य कार्य कहलाता है:
   • क्रॉस-एन्ट्रॉपी छत
   • प्रतिकूल हानि
   • माध्य चुकता मार्जिन
   • साक्ष्य निचली सीमा (ईएलबीओ)
5. In a Gaussian VAE, what enables generation of a new sample?
   • Sample a latent from the prior and decode it with the learned decoder
   • Copy a training image directly without a model
   • Run the encoder backward with no latent sampling
   • Choose a random class label without decoding
6. स्थिर प्रसार जैसे अव्यक्त प्रसार मॉडल में, VAE क्या भूमिका निभाता है?
   • यह प्रशिक्षण छवियों को लेबल करता है
   • यह छवियों को एक अव्यक्त स्थान पर संपीड़ित करता है जहां प्रसार चलता है, फिर वापस पिक्सेल में डीकोड करता है
   • यह टेक्स्ट एनकोडर को प्रतिस्थापित करता है
   • यह शोर के स्तर को निर्धारित करता है
7. In variational inference, what does the ELBO provide for the marginal log likelihood log p(x)?
   • An exact value of log p(x) for every model
   • A guarantee that each generated sample is realistic
   • A tractable lower bound that can be maximized instead of directly maximizing log p(x)
   • A posterior distribution that requires no inference model
8. What distribution does a VAE decoder model given a latent vector?
   • The encoder’s approximate posterior q(z|x)
   • The training set’s class-frequency histogram only
   • The optimizer’s learning-rate schedule
   • The likelihood of an observation conditioned on that latent, p(x|z)