本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。 嵌入：測驗您的知識 返回課程 下列哪個項目適合用於嵌入？(請選取所有適用選項) 請選取所有正確答案。 1999 年至 2024 年日本東京的每日最高溫。 簡單病毒的基因體序列。 大量高畫質馬匹相片的資料集。 大型軟體專案中的程式碼行數。 您可以將 100 x 100 像素的黑白手寫數字圖片編碼為向量，代表圖片中的像素：0 代表白色，1 代表黑色。如果您使用這個編碼建立嵌入資料，嵌入資料大約會有多少維度？ 10,000 個維度 超過 10,000 個維度 少於 10,000 個維度 以下哪些是使用向量嵌入特徵資料，而非相同資料的 one-hot 向量的好處？(請選取所有適用選項) 請選取所有正確答案。 使用嵌入向量的模型在訓練期間需要調整的權重較少。 使用嵌入向量可加快模型訓練速度，並降低成本。 以嵌入值訓練的模型不需要使用測試集進行評估。 使用嵌入向量時，資料的維度會增加，進而改善模型效能。 是非題：從訓練過的神經網路隱藏層取得的權重可做為嵌入值。 是 否 內容相關嵌入與靜態嵌入有何不同？(請選取所有適用選項) 請選取所有正確答案。 上下文嵌入會編碼位置資訊，而靜態嵌入則不會。 一個符記可由一個靜態嵌入表示，但也可以由多個內容嵌入表示。 相較於靜態嵌入，情境嵌入的運算成本較低。 在所有用途中，靜態嵌入可在向量之間進行具有語意意義的數學運算，而情境嵌入則無法做到這點。 提交答案 error_outline 計算測驗分數時出現錯誤。請再試一次。
