Trong học sâu, "LSTM" là viết tắt của điều gì?
Trả lời:
Đáp án đúng: A
LSTM là một loại mạng nơ-ron hồi quy (RNN) đặc biệt, được thiết kế để xử lý các chuỗi dữ liệu dài và khắc phục vấn đề biến mất gradient. LSTM là viết tắt của "Long Short-Term Memory", có nghĩa là "Bộ nhớ ngắn hạn dài".
50 câu hỏi 60 phút
Câu hỏi liên quan
Lời giải:
Đáp án đúng: C
K-fold cross-validation là một kỹ thuật đánh giá mô hình bằng cách chia tập dữ liệu thành k phần (folds). Mô hình được huấn luyện trên k-1 phần và kiểm tra trên phần còn lại. Quá trình này lặp lại k lần, mỗi lần một phần khác nhau được sử dụng làm tập kiểm tra. Kết quả là, chúng ta có k kết quả đánh giá, sau đó được tính trung bình để đưa ra đánh giá tổng thể về hiệu suất của mô hình. Ngoài ra, cross-validation có thể được sử dụng kết hợp với grid search hoặc random search để tối ưu hóa siêu tham số của mô hình. Do đó, đáp án C là chính xác nhất vì nó bao gồm cả việc đánh giá hiệu suất và tối ưu hóa siêu tham số.
A. Sai, K-fold cross-validation sử dụng để đánh giá mô hình, không chỉ đơn thuần là chia dữ liệu.
B. Sai, K-fold cross-validation đánh giá hiệu suất một cách toàn diện hơn trên nhiều tập dữ liệu kiểm tra khác nhau.
D. Sai, K-fold cross-validation không tập trung vào độ chính xác trên tập huấn luyện, mà là khả năng tổng quát hóa của mô hình.
A. Sai, K-fold cross-validation sử dụng để đánh giá mô hình, không chỉ đơn thuần là chia dữ liệu.
B. Sai, K-fold cross-validation đánh giá hiệu suất một cách toàn diện hơn trên nhiều tập dữ liệu kiểm tra khác nhau.
D. Sai, K-fold cross-validation không tập trung vào độ chính xác trên tập huấn luyện, mà là khả năng tổng quát hóa của mô hình.
Lời giải:
Đáp án đúng: C
Logistic Regression là một thuật toán học có giám sát (Supervised Learning) được sử dụng để giải quyết các bài toán phân loại. Nó dự đoán xác suất của một biến mục tiêu nhị phân (binary outcome). Do đó, 'Một thuật toán phân loại' và 'Một loại mô hình học có giám sát' đều đúng nhưng 'Một loại mô hình học có giám sát' bao quát hơn và chính xác hơn trong ngữ cảnh tổng quan về các loại mô hình trong học máy. Các lựa chọn khác không chính xác vì Logistic Regression không phải là một mô hình học sâu (Deep Learning) cũng không phải là phương pháp học không giám sát (Unsupervised Learning).
Lời giải:
Đáp án đúng: A
Trong học máy, đặc biệt là trong huấn luyện các mô hình deep learning, "batch size" là một tham số quan trọng. Nó quy định số lượng mẫu dữ liệu được sử dụng trong mỗi lần lặp (iteration) để tính toán gradient và cập nhật các tham số của mô hình. Vì vậy, đáp án A là chính xác.
Các đáp án khác không đúng vì:
- B: Số lượng lớp trong mạng neural được gọi là "số lớp" hoặc "độ sâu" của mạng.
- C: Số lượng neurons trong một lớp được gọi là "số đơn vị" hoặc "kích thước lớp".
- D: Số lượng epochs là số lần lặp lại toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện trong quá trình huấn luyện.
Các đáp án khác không đúng vì:
- B: Số lượng lớp trong mạng neural được gọi là "số lớp" hoặc "độ sâu" của mạng.
- C: Số lượng neurons trong một lớp được gọi là "số đơn vị" hoặc "kích thước lớp".
- D: Số lượng epochs là số lần lặp lại toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện trong quá trình huấn luyện.
Lời giải:
Đáp án đúng: A
Accuracy là một chỉ số đánh giá hiệu suất của mô hình học máy, được định nghĩa là tỉ lệ giữa số lượng dự đoán đúng trên tổng số lượng mẫu dữ liệu. Ví dụ, nếu một mô hình dự đoán đúng 80 trong tổng số 100 mẫu, thì accuracy của mô hình là 80%. Các lựa chọn khác không phản ánh định nghĩa chính xác của accuracy trong học máy.
Lời giải:
Đáp án đúng: A
Cross-validation (kiểm định chéo) là một kỹ thuật trong học máy được sử dụng để đánh giá hiệu suất của một mô hình học máy trên một tập dữ liệu. Quá trình này bao gồm việc chia tập dữ liệu ban đầu thành các tập con (folds), sử dụng một số tập con để huấn luyện mô hình và tập con còn lại để kiểm tra (validation) hiệu suất của mô hình. Kết quả từ các lần kiểm tra khác nhau này sau đó được tổng hợp để đưa ra một ước lượng tổng quan về hiệu suất của mô hình. Vì vậy, đáp án A là chính xác. Các đáp án còn lại mô tả các kỹ thuật khác nhau trong học máy, không phải cross-validation.
B. Chọn lọc đặc trưng (feature selection) là quá trình chọn ra các đặc trưng quan trọng nhất từ dữ liệu để huấn luyện mô hình.
C. Xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data imputation) là quá trình điền vào các giá trị bị thiếu trong dữ liệu.
D. Giảm kích thước dữ liệu (dimensionality reduction) là quá trình giảm số lượng biến hoặc đặc trưng trong dữ liệu.
B. Chọn lọc đặc trưng (feature selection) là quá trình chọn ra các đặc trưng quan trọng nhất từ dữ liệu để huấn luyện mô hình.
C. Xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data imputation) là quá trình điền vào các giá trị bị thiếu trong dữ liệu.
D. Giảm kích thước dữ liệu (dimensionality reduction) là quá trình giảm số lượng biến hoặc đặc trưng trong dữ liệu.
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP

Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Ngành Trí Tuệ Nhân Tạo Và Học Máy
89 tài liệu310 lượt tải

Bộ 120+ Đồ Án Tốt Nghiệp Ngành Hệ Thống Thông Tin
125 tài liệu441 lượt tải

Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Ngành Mạng Máy Tính Và Truyền Thông
104 tài liệu687 lượt tải

Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Kiểm Toán
103 tài liệu589 lượt tải

Bộ 370+ Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Kế Toán Doanh Nghiệp
377 tài liệu1030 lượt tải

Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Quản Trị Thương Hiệu
99 tài liệu1062 lượt tải
ĐĂNG KÝ GÓI THI VIP
- Truy cập hơn 100K đề thi thử và chính thức các năm
- 2M câu hỏi theo các mức độ: Nhận biết – Thông hiểu – Vận dụng
- Học nhanh với 10K Flashcard Tiếng Anh theo bộ sách và chủ đề
- Đầy đủ: Mầm non – Phổ thông (K12) – Đại học – Người đi làm
- Tải toàn bộ tài liệu trên TaiLieu.VN
- Loại bỏ quảng cáo để tăng khả năng tập trung ôn luyện
- Tặng 15 ngày khi đăng ký gói 3 tháng, 30 ngày với gói 6 tháng và 60 ngày với gói 12 tháng.
77.000 đ/ tháng