숨겨진 마르코프 모델 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 은닉 마르코프 모델에서 '숨겨진' 것은 무엇을 의미하나요?
   • 상태는 관찰할 수 없으며 출력에서 추론됩니다.
   • 모델 매개변수는 비밀입니다
   • 관찰 내용이 암호화되었습니다.
   • 전환은 무작위적이고 알 수 없습니다.
2. HMM이 가정하는 Markov 속성은 무엇입니까?
   • 모든 주에서는 동일한 기호를 표시합니다.
   • 다음 상태는 현재 상태에만 의존합니다.
   • 관측값은 상태에 독립적입니다.
   • 모든 주에서는 확률이 동일합니다.
3. 숨겨진 상태의 가능성이 가장 높은 단일 시퀀스를 찾는 알고리즘은 무엇입니까?
   • 전달 알고리즘
   • 바움-웰치
   • 비터비 알고리즘
   • 경사하강법
4. HMM을 완전히 지정하는 세 가지 확률 세트는 무엇입니까?
   • 사전, 가능성 및 증거
   • 평균, 분산, 공분산
   • 입력, 숨김 및 출력 가중치
   • 초기 상태, 전환 및 방출 확률
5. Baum-Welch 알고리즘의 기능은 무엇입니까?
   • 기대치 최대화를 통해 데이터로부터 HMM 매개변수를 학습합니다.
   • 관찰 시퀀스를 암호화합니다.
   • 가능성이 가장 높은 단일 경로를 찾습니다.
   • 닫힌 형태로 정확한 전이 행렬을 계산합니다.
6. Which Transformer feature can directly relate tokens at distant positions in a sequence?
   • An HMM emission table
   • Self-attention over positions in the input
   • A fixed single-state transition
   • A requirement to process only one token ever
7. What does the Forward algorithm compute for a sequence of observations?
   • Only the single most likely state path
   • The most likely parameter initialization
   • The total probability of the observations by summing over possible hidden-state paths
   • The mean of the emission probabilities
8. A hidden state emits a word or acoustic symbol. Which HMM probability describes that relation?
   • The initial-state probability
   • The transition probability
   • The discount factor
   • The emission probability