نیورل ٹینجنٹ کرنل تھیوری کوئز

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. لامحدود چوڑائی کی حد میں، تربیت کے دوران نیورل ٹینجنٹ کرنل کیسا برتاؤ کرتا ہے؟
   • یہ بنیادی طور پر مستقل رہتا ہے۔
   • یہ ہر قدم تیزی سے بدلتا ہے۔
   • یہ صفر ہو جاتا ہے۔
   • یہ تیزی سے بڑھتا ہے۔
2. NTK ریاضیاتی طور پر کیا ہے؟
   • نقصان کا ہیسین
   • دو ان پٹس کے لیے نیٹ ورک کے پیرامیٹر گریڈینٹ کا اندرونی پروڈکٹ
   • آؤٹ پٹس کا سافٹ میکس
   • وزن کا تغیر
3. نیورل ٹینجنٹ کرنل کس نے متعارف کرایا؟
   • ہنٹن اور صلاح الدینوف
   • LeCun اور Bengio
   • Jacot, Gabriel, and Hongler (2018)
   • واسوانی اور ساتھی۔
4. 'سست تربیت' کا نظام کیا ہے؟
   • جب تربیت روک دی جاتی ہے۔
   • جب اصلاح کار کوئی رفتار استعمال نہیں کرتا ہے۔
   • جب ڈیٹا آہستہ آہستہ کھلایا جاتا ہے۔
   • جب پیرامیٹرز بمشکل ابتدا سے منتقل ہوتے ہیں اور نیٹ ورک لکیری طور پر برتاؤ کرتا ہے۔
5. حقیقی نیٹ ورکس کے لیے NTK تھیوری کی ایک اہم حد یہ ہے کہ اس میں کمی آتی ہے:
   • محدود چوڑائی والے نیٹ ورکس میں فیچر سیکھنا
   • تدریجی نزول کا کردار
   • وزن کا وجود
   • تربیتی ڈیٹا کا استعمال
6. کیونکہ NTK کرنل ریگریشن کی تربیت کو کم کرتا ہے، کیا ممکن ہوتا ہے؟
   • کسی بھی ڈیٹا کی ضرورت کو ختم کرنا
   • مکمل تربیت کے بغیر تربیت یافتہ پیداوار کی پیش گوئی کرنا
   • پیرامیٹرز کے بغیر چلنے والے ماڈل
   • ہمیشہ صفر ٹیسٹ کی غلطی کی ضمانت
7. In the infinite-width limit, what probabilistic model are neural networks equivalent to at initialization?
   • ایک پوشیدہ مارکوف ماڈل
   • فیصلے کے درخت کا جوڑا
   • A Gaussian process
   • A finite-state game controller
8. For least-squares regression in the NTK limit, what mathematical form does the network function's training evolution follow?
   • A discrete rule that randomly changes labels
   • A decision tree that grows one branch per epoch
   • A nonlinear search over audio frames
   • A linear differential equation in function space