생성형 인공지능 퀴즈 2

다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.


“ 순환 신경망(Recurrent Neural Network) 은 _____또는 _______를 위해 설계된 신경망 모델의 한 유형”

하나를 선택하세요.
1.
순차적, 시계열
2.
역차적, 도르레열
3.
오차적, 열감지열
4.
배차적, 전자열

 

딱 떠오르는 것이 없어서 소거형으로 하려고 했지만 너무 1번이었고, 나머지는 ....

 

다음 문제 중 올바르지 않는 것을 고르시오.


장-단기 메모리(LSTM)의 세가지 유형의 게이트가 아닌것은?

하나를 선택하세요.
1.
쿠다-게이트
2.
포켓-게이트
3.
입력-게이트
4.
출력-게이트

 

쿠다는 엔디비아 GPU사용할 때 쓰는 것 아닌가요,,,,?

여기서 포켓 게이트가 망각 게이트네요

3.다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.

“시퀀스 대 시퀀스(seq2seq) 네트워크는 _____와______라는 두 개의 RNN으로 구성된 모델입니다.”

하나를 선택하세요.
1.
돼코더와 엔코더
2.
인코더와 디코더
3.
디스코와 앵코스
4.
코트라와 앵갤스

 

이것도 직전에 배운 내용이네요
인코더와 디코더는 땔 수 없는 관계....

4.다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.


“어텐션 함수의 본질은 _____를 _______쌍의 집합에 매핑하는 것으로 설명할 수 있습니다."

하나를 선택하세요.
1.
보리 샵-값
2.
퀴리 키-값
3.
사리 솝-값
4.
소리 푼-값

 

여기서 나왔었습니다. query를 key, value 쌍의 집합에 매핑한다!

오히려 퀴리라고 하니까 모르겠네요... 퀴리 부인밖에 안 떠오르는 ....

 

5.다음 문장의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.


"RNN 인코더-디코더 성능 제한의 해결책은  _____________를 사용하는 아키텍처를 사용하고 ______________을 추가하는 것입니다."

하나를 선택하세요.
1.
고변 길이 벡터, 고의 메커니즘
2.
개변 길이 벡터, 조절 메커니즘
3.
가변 길이 벡터, 주의 메커니즘
4.
전변 길이 벡터, 확인 메커니즘

 

이 것도 직전에 나왔었습니다.

오 사진을 못 찾겠네요....?

흠...

이 문제의 정답은 3. 가변 길이 벡터, 주의 메커니즘입니다. RNN 인코더-디코더 아키텍처의 성능 제한을 해결하기 위해, 가변 길이 벡터를 사용하고 주의(어텐션) 메커니즘을 추가하는 방법이 자주 사용됩니다. 이러한 아키텍처는 입력 시퀀스를 고정된 길이의 벡터로 압축하는 대신, 시퀀스의 각 요소에 대한 가중치를 계산하여 문맥을 더 잘 파악할 수 있게 합니다.