Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye
Uzun Kısa Süreli Bellek Hücreleri Testi
LSTM geçit rollerini, hücre durumu tutmayı, giriş ve çıkış kontrolünü, ek güncellemeleri, gradyan akışını ve dizi sınırlarını test edin.
Soru 1 arasında 8
In a common modern three-gate LSTM variant, which gates regulate cell information and exposed output?
Her soruyu önizleyin8 sorular
Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.
- In a common modern three-gate LSTM variant, which gates regulate cell information and exposed output?
- Kapıları okuyun, yazın ve çalıştırın
- Kapıları başlatın, durdurun ve duraklatın
- Unutma, giriş ve çıkış kapıları
- Kapıları kodlayın, kodunu çözün ve katılın
- What training difficulty was LSTM designed to mitigate?
- Saklanacak çok fazla parametre var
- Vanishing gradients during learning over long sequences
- GPU kullanamama
- Aktivasyon fonksiyonunun olmaması
- LSTM'yi kim ve hangi yılda tanıttı?
- Vaswani ve meslektaşları 2017'de
- 1986'da Rumelhart ve Hinton
- 2012'de LeCun ve Bengio
- 1997'de Hochreiter ve Schmidhuber
- In a common LSTM cell update, why can the additive cell-state path help gradient flow?
- It reduces reliance on repeated multiplicative transformations across time steps
- Her adımda durumu büyük bir sayıyla çarpar
- Her adımda durumu siler
- Antrenman sırasında tüm ağırlıkları dondurur
- LSTM geçitleri genellikle yumuşak açma/kapama anahtarları olarak hareket etmek için hangi aktivasyon fonksiyonunu kullanır?
- ReLU, 0'dan sonsuza kadar çıktı veriyor
- Kelime dağarcığı üzerinde Softmax
- Tam olarak 0 veya 1 çıktısı veren bir adım fonksiyonu
- Sigmoid, 0'dan 1'e çıktı
- Transformers neden büyük ölçekli dil modellemede LSTM'lerin yerini büyük ölçüde aldı?
- Transformers metni hiçbir şekilde işleyemez
- LSTM'ler eğitim gerektirmez
- Transformatörler bir dizi boyunca paralelleşir ve dikkat yoluyla uzun vadeli bağlamı yakalar
- Transformatörler toplamda çok daha az sayı kullanıyor
- If an LSTM forget gate is near one and its input gate near zero, what happens to the cell state?
- It largely retains the previous state
- It is forced to zero
- It becomes the raw input token
- It must reverse the sequence
- Which gate controls how much of an LSTM cell’s stored state is exposed as output?
- The forget gate alone
- The output gate
- The optimizer momentum term
- The positional encoding gate