VQ-VAE ve Ayrık Gizli Bilgiler Sınavı

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. VQ-VAE'nin gizli alanını standart VAE'lerden farklı kılan nedir?
   • Öğrenilmiş bir yerleştirme kod kitabı kullanılarak ayrıktır
   • Sürekli ve Gaussian
   • Hiç gizli alanı yok
   • Ham pikselleri saklar
2. VQ-VAE, gradyanları diferansiyellenemeyen kuantizasyon adımından nasıl geçirir?
   • Geri yayılımı tamamen atlar
   • Degradeleri niceleyicinin ötesine kopyalayan düz bir tahmin aracıyla
   • Yalnızca takviyeli öğrenmeyi kullanarak
   • Degradeleri tam sayılara yuvarlayarak
3. 'Kod kitabı çöküşü' nedir?
   • Kod çözücü gizli olanları yok sayar
   • Enkoder çıkışları sonsuz hale gelir
   • Kod kitabı girişlerinin yalnızca küçük bir kısmı kullanılıyor
   • Görüntü çözünürlüğü sıfıra düşüyor
4. Transformers'la üretken modelleme için ayrık latentler neden faydalıdır?
   • Görüntüleri yalnızca diskte küçültürler
   • Kod çözücü ihtiyacını ortadan kaldırırlar
   • Nesildeki tüm rastgeleliği ortadan kaldırırlar
   • Medyayı bir Transformer'ın dil gibi modelleyebileceği belirteç dizilerine dönüştürüyorlar
5. VQGAN, temel VQ-VAE tarifinin üstüne ne ekledi?
   • Daha keskin rekonstrüksiyonlar için karşıt ve algısal kayıplar
   • Bir difüzyon örnekleyici
   • Kod kitabının kaldırılması
   • Tekrarlayan kodlayıcı
6. Hangi kayıp terimi kodlayıcıyı seçtiği kod kitabı girişlerine 'bağlı' tutar?
   • KL farklılığı
   • Taahhüt kaybı
   • Çapraz entropi kaybı
   • Üçlü kayıp
7. What kind of prior does the original VQ-VAE paper learn over its discrete codes?
   • A fixed prior that is never learned
   • A prior over camera locations only
   • A learned prior over the discrete code sequence
   • No prior or decoder distribution
8. Which text-to-image paper used a discrete VAE to tokenize images before autoregressive generation?
   • The original Whisper speech-recognition paper
   • A paper on Kalman-filter vehicle tracking
   • The original BERT masked-language-model paper
   • The original DALL·E paper