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[통계] 임베딩
이름
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임베딩(embedding)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
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임베딩(embedding)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
A
단어의 등장 빈도를 행렬 형태로 나타낸 것이다.
B
유사성을 보존하면서 원래보다 낮은 차원의 벡터로 표현하는 것 또는 그렇게 표현된 벡터이다.
C
문서 내 키워드를 중요도 순으로 정렬한 목록이다.
D
텍스트를 특정 규칙에 따라 여러 개의 작은 단위로 나누는 과정이다.
BERT(Bi-directional Encoder Representations from Transformers) 모델에 대한 설명으로 옳은 것은?
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BERT(Bi-directional Encoder Representations from Transformers) 모델에 대한 설명으로 옳은 것은?
A
단방향(Uni-directional)으로만 정보를 처리하여 문맥을 파악한다.
B
문장 중간의 마스킹된 단어를 예측하도록 학습한다.
C
주로 이미지 데이터의 특징을 추출하는 데 사용되는 모델이다.
D
학습 시 기준(anchor), 긍정(positive), 부정(negative) 세 개의 텍스트를 반드시 사용한다.
삼중항 손실(triplet loss)을 사용하여 모델을 학습시키는 주된 목적은 무엇인가?
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삼중항 손실(triplet loss)을 사용하여 모델을 학습시키는 주된 목적은 무엇인가?
A
각 단어의 출현 빈도를 정확하게 예측하는 것이다.
B
문장 내 모든 토큰의 품사를 정확히 분류하는 것이다.
C
기준(anchor) 텍스트의 임베딩이 부정(negative) 텍스트보다 긍정(positive) 텍스트의 임베딩에 더 가깝게 위치하도록 하는 것이다.
D
입력 텍스트와 동일한 내용을 생성하도록 하는 것이다.
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