Q.LSTM에 대한 설명으로 옳지 "않은" 것을 고르세요 1. LSTM은 새로 계산된 hidden state를 출력 값으로도 사용한다. 2. LSTM은 RNN의 기울기 소실 문제를 개선하고자 등장했다. 3. 같은 데이터셋에 대해 같은 크기의 hidden state를 가진다면 LSTM의 파라미터 수가 RNN 대비 적다. 4. LSTM은 RNN보다 장기 의존성을 알아내는데 좋은 성능을 보인다. 정답 3 LSTM은 (Long Short Term Memory)의 약자이다 LSTM은 RNN에 몇가지 추가된 연산이 존재합니다. Q.다음 그림에 표시된 게이트를 고르세요. 1. Cell State 2. Input Gate 3. Forget Gate 4. Output Gate 정답 2 Q.GRU의 설명으로 "옳은" 것을..

Q.순차 데이터의 종류로 옳지 "않은" 것을 고르세요. 1. 특정 반의 수학 점수 데이터 2. 한반도의 연평균 기온 데이터 3. 영어로 쓰인 소설책 데이터 4. 자동차의 시간 별 평균 속도 데이터 정답 1 Q.다음 중 자연어 처리 사례로 옳지 "않은" 것을 고르세요. 1. 인공지능 번역기 2. 챗봇 3. 음악 장르 분석 4. 음성 인식 정답 3 RNN의 입력 데이터 구조 Q.RNN의 입력 데이터에 대한 설명으로 "옳은" 것을 고르세요. 1. 시계열 데이터는 각 시점에 기록된 데이터를 데이터 타입에 상관 없이 그대로 넣을 수 있다. 2. 자연어 데이터의 각 단어를 문자열 형태로 RNN에 넣어도 학습할 수 있다. 3. 시계열 데이터를 벡터로 변환했을 때 각 벡터의 길이는 전체 데이터 개수와 같다. 4. 자연..