Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation. Représentations vectorielles continues: tester vos connaissances Revenir au parcours Parmi les caractéristiques suivantes, lesquelles seraient adaptées à une représentation vectorielle continue ? (Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent.) Choisissez autant de réponses que vous jugez nécessaires. Températures maximales quotidiennes à Tokyo au Japon de 1999 à 2024 Catégorisation par genre à 10 000 pièces: comédie, tragédie ou histoire Noms scientifiques des plus de 1,5 million d'espèces animales présentes sur Terre Lignes de code dans un grand projet logiciel Vous créez une représentation vectorielle continue de chansons similaires à partir d'une base de données de 10 000 chansons, représentées par des encodages one-hot. Combien de dimensions votre représentation vectorielle continue-t-elle ? 10 000 dimensions Plus de 10 000 dimensions Moins de 10 000 dimensions Quels sont les avantages d'une représentation vectorielle continue de données de caractéristiques par rapport à une représentation des mêmes données à encodage one-hot ? (Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent.) Choisissez autant de réponses que vous jugez nécessaires. La représentation de représentations vectorielles continues a moins de pondérations à régler pendant l'entraînement. La représentation de représentation vectorielle continue peut encoder les relations sémantiques. Un modèle entraîné à l'aide de la représentation de représentation vectorielle continue n'a pas besoin d'être évalué avec un ensemble de test. La représentation de la représentation vectorielle continue peut être plus facile à afficher dans une visualisation. Vrai ou faux: la couche cachée d'un réseau de neurones entraîné peut être utilisée comme représentation vectorielle continue. Vrai Faux Parmi les affirmations suivantes concernant word2vec, lesquelles sont vraies ? (Sélectionnez toutes les réponses qui s'appliquent.) Choisissez autant de réponses que vous jugez nécessaires. Word2vec est l'une des nombreuses techniques utilisées pour créer des représentations vectorielles de mots. Word2vec mappe les mots sémantiquement similaires à des vecteurs de représentation vectorielle continue proches les uns des autres dans un espace géométrique. Word2vec mappe un mot ayant plusieurs significations à plusieurs vecteurs de représentation vectorielle continue. Word2vec produit des représentations vectorielles continues contextuelles. Envoyer les réponses error_outline Une erreur s'est produite lors de la notation du quiz. Veuillez réessayer.
