Kuiz WaveNet

Jawapan dan penjelasan muncul semasa anda mengambil kuiz.

1. Bagaimanakah WaveNet menjana audio?
   • Satu sampel mentah pada satu masa, dikondisikan pada sampel sebelumnya
   • Dengan memilih klip daripada perpustakaan tetap
   • Dengan menukar spektrogram terus kepada teks
   • Semua sampel serentak tanpa pesanan
2. Apakah inovasi konvolusi utama dalam WaveNet?
   • Lapisan pengumpulan maksimum
   • Konvolusi sebab diluaskan
   • Gerbang berulang sahaja
   • Lapisan bersambung sepenuhnya
3. Bagaimanakah WaveNet asal mewakili sampel bentuk gelombang terkuantisasi untuk ramalan?
   • Sebagai purata berterusan tunggal untuk keseluruhan klip
   • Sebagai ID pembesar suara sahaja
   • Sebagai taburan kategori ke atas nilai terkuantiti 256 µ-undang-undang
   • Sebagai urutan tampalan imej
4. Apakah kelemahan praktikal utama WaveNet yang asal?
   • Ia hanya boleh menghasilkan kesunyian
   • Ia tidak memerlukan data latihan
   • Ia hanya berfungsi pada imej
   • Pensampelan berurutan menjadikan penjanaan perlahan
5. Dalam eksperimen sintesis pertuturan yang diterangkan dalam kertas WaveNet, apakah yang dijana oleh model?
   • Bentuk gelombang pertuturan mentah sampel demi sampel, dikondisikan pada ciri linguistik
   • Mel-spektrogram yang merupakan audio terakhir
   • Hanya label fonem tanpa audio
   • Skor MIDI
6. Organisasi manakah yang memperkenalkan WaveNet?
   • NASA
   • DeepMind
   • OpenAI
   • Adobe
7. Apakah yang menghalang konvolusi sebab dalam WaveNet?
   • Menggunakan sampel sebelumnya sebagai konteks
   • Menjana sebarang bentuk gelombang audio
   • Menggunakan sampel audio masa hadapan untuk meramalkan sampel semasa
   • Pengkondisian pada teks atau ciri pembesar suara
8. Apakah struktur pengaktifan yang digunakan oleh WaveNet asal dalam lapisan konvolusi berpagarnya?
   • Output ReLU yang digabungkan dengan tampalan imej
   • Softmax atas pembesar suara sahaja
   • Lapisan linear tanpa tak linear
   • Keluaran penapis tanh didarab mengikut unsur dengan get sigmoid