230+ câu trắc nghiệm Mạng nơ-ron nhân tạo có đáp án - Phần 5
25 câu hỏi
Trong Image Captioning, "encoder-decoder" framework hoạt động như thế nào?
Encoder trích xuất đặc trưng, decoder sinh chú thích
Encoder sinh chú thích, decoder trích xuất đặc trưng
Cả hai đều trích xuất đặc trưng
Cả hai đều sinh chú thích
Vấn đề gì có thể xảy ra nếu chú thích quá dài?
Mô hình có thể sinh ra thông tin không liên quan
Hiệu suất tăng lên
Chi phí tính toán giảm
Hình ảnh bị nhiễu
Mô hình nào có thể thay thế RNN trong Image Captioning?
Transformer
SVM
Decision Tree
K-means
Tập dữ liệu Flickr30k được sử dụng trong Image Captioning để làm gì?
Huấn luyện mô hình
Tăng cường dữ liệu
Giảm kích thước hình ảnh
Phân loại đối tượng
Ứng dụng nào phù hợp với Image Captioning?
Tạo mô tả tự động cho hình ảnh trong bảo tàng
Phân tích dữ liệu thời tiết
Nhận diện giọng nói
Dự đoán giá cổ phiếu
RNN (Recurrent Neural Network) được thiết kế để xử lý loại dữ liệu nào?
Dữ liệu hình ảnh
Dữ liệu chuỗi (sequential data)
Dữ liệu đồ thị
Dữ liệu tĩnh
Cơ chế chính của RNN là gì?
Chia sẻ trọng số qua các bước thời gian
Sử dụng cơ chế attention
Tính toán convolution
Giảm kích thước dữ liệu
Vấn đề vanishing gradient trong RNN ảnh hưởng như thế nào?
Làm mô hình không thể học các phụ thuộc dài hạn
Tăng tốc độ huấn luyện
Giảm kích thước mô hình
Tăng độ chính xác
RNN thường được sử dụng cho nhiệm vụ nào?
Phân loại hình ảnh
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Phát hiện đối tượng
Tăng cường hình ảnh
Trong RNN, hidden state có vai trò gì?
Lưu trữ thông tin từ các bước thời gian trước
Tính toán gradient
Giảm kích thước dữ liệu
Tăng cường đặc trưng
Loại RNN nào có thể xử lý chuỗi hai chiều?
Bidirectional RNN
LSTM
GRU
Simple RNN
Hàm kích hoạt nào thường được sử dụng trong RNN?
Tanh hoặc Sigmoid
ReLU
Softmax
Linear
RNN có thể gặp vấn đề gì khi xử lý chuỗi dài?
Quên thông tin từ các bước đầu tiên
Tăng chi phí tính toán không cần thiết
Không thể hội tụ
Tạo ra nhiễu
RNN có thể được sử dụng kết hợp với mô hình nào để xử lý Image Captioning?
CNN
Transformer
Autoencoder
SVM
Ứng dụng thực tế nào phù hợp với RNN?
Dự đoán chuỗi thời gian tài chính
Phát hiện đối tượng trong hình ảnh
Tăng cường hình ảnh
Phân loại đồ thị
LSTM được thiết kế để giải quyết vấn đề gì của RNN?
Vanishing gradient
Overfitting
Underfitting
Chi phí tính toán cao
Cổng nào trong LSTM quyết định thông tin nào được giữ lại?
Forget gate
Input gate
Output gate
Cell gate
Cell state trong LSTM có vai trò gì?
Lưu trữ thông tin dài hạn qua các bước thời gian
Tính toán gradient
Giảm kích thước dữ liệu
Tăng cường đặc trưng
Input gate trong LSTM làm gì?
Quyết định thông tin mới được thêm vào cell state
Loại bỏ thông tin cũ
Tính toán đầu ra
Giảm kích thước đặc trưng
LSTM thường được sử dụng trong nhiệm vụ nào?
Phân loại hình ảnh
Xử lý chuỗi, như dịch máy
Phát hiện đối tượng
Tăng cường hình ảnh
Output gate trong LSTM có vai trò gì?
Quyết định đầu ra của hidden state
Loại bỏ thông tin cũ
Thêm thông tin mới
Tính toán gradient
LSTM có ưu điểm gì so với RNN đơn giản?
Khả năng học các phụ thuộc dài hạn
Giảm chi phí tính toán
Không cần hàm kích hoạt
Hỗ trợ xử lý hình ảnh
Hàm kích hoạt nào thường được sử dụng trong các cổng của LSTM?
Sigmoid và Tanh
ReLU
Softmax
Linear
LSTM có thể được sử dụng kết hợp với mô hình nào trong Image Captioning?
CNN
Transformer
Autoencoder
SVM
Ứng dụng thực tế nào phù hợp với LSTM?
Dịch máy tự động
Phân loại hình ảnh
Phát hiện đối tượng
Tăng cường hình ảnh
