Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API. Embeddings: Uji Pengetahuan Anda Kembali ke jalur Manakah dari opsi berikut yang merupakan kandidat yang baik untuk penyematan? (Pilih semua yang sesuai) Pilih sebanyak mungkin jawaban yang Anda inginkan. Suhu tinggi harian untuk Tokyo, Jepang dari tahun 1999–2024. Urutan genom virus sederhana. Set data besar berisi foto kuda beresolusi tinggi. Baris kode dalam project software besar. Anda mengenkode database gambar hitam putih berukuran 100x100 piksel dari angka tulisan tangan sebagai vektor yang mewakili piksel dalam gambar: 0 untuk putih dan 1 untuk hitam. Jika Anda membuat penyematan dari encoding ini, kira-kira berapa banyak dimensi yang akan dimiliki penyematan Anda? 10.000 dimensi Lebih dari 10.000 dimensi Kurang dari 10.000 dimensi Manakah dari opsi berikut yang merupakan manfaat penggunaan vektor penyematan untuk data fitur dibandingkan dengan vektor one-hot dari data yang sama? (Pilih semua yang sesuai) Pilih sebanyak mungkin jawaban yang Anda inginkan. Model yang menggunakan vektor penyematan akan memiliki lebih sedikit bobot yang harus disesuaikan selama pelatihan. Melatih model akan lebih cepat dan lebih murah jika menggunakan vektor penyematan. Model yang dilatih pada penyematan tidak perlu dievaluasi dengan set pengujian. Dimensi data akan meningkat saat menggunakan vektor penyematan, sehingga meningkatkan performa model. Benar atau Salah: Bobot yang diambil dari lapisan tersembunyi jaringan saraf terlatih dapat digunakan sebagai penyematan. True Salah Apa perbedaan antara penyematan kontekstual dengan penyematan statis? (Pilih semua yang sesuai) Pilih sebanyak mungkin jawaban yang Anda inginkan. Penyematan kontekstual mengenkode informasi posisi, sedangkan penyematan statis tidak. Satu token diwakili oleh satu penyematan statis, tetapi dapat diwakili oleh beberapa penyematan kontekstual. Penyematan kontekstual memiliki biaya komputasi yang lebih rendah jika dibandingkan dengan penyematan statis. Penyematan statis memungkinkan operasi matematika yang bermakna secara semantik antara vektor dalam semua kasus penggunaan, sedangkan penyematan kontekstual tidak. Kirim jawaban error_outline Terjadi error saat menilai kuis. Harap coba lagi.
