[AI Tech] 6주차 27-4차시 Quiz 11

27-4. Quiz 11

1번

다음 중 Recurrent Neural Network(RNN)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1) 이미지 데이터에 대해선 적용할 수가 없다.

2) 이전 State 정보가 다음 State를 예측하는 데 사용된다.

3) 시계열 데이터 처리에 특화되어 있다.

4) Markov를 기반으로 만들어졌다.

정답: 1번

이미지도 시간 순서가 있으므로, RNN을 적용할 수 있습니다.

 

2번

다음 중 LSTM Gate의 종류에 해당하지 않는 것은?

1) Output Gate

2) Middle Gate

3) Forget Gate

4) Input Gate

정답: 2번

풀이

LSTM Gate의 종류에는 Input, Output, Forget 가 있습니다.

 

3번

다음 중 RNN과 LSTM의 Activation Function 짝으로 올바른 것은?

1) RNN - Tanh / LSTM - Sigmoid

2) RNN - Sigmoid / LSTM - Sigmoid, Tanh

3) RNN - Tanh / LSTM - Sigmoid, ReLU

4) RNN - Tanh / LSTM - Sigmoid, Tanh

정답: 4번

풀이

Activation Function 에 대해 RNN은 Tanh를, LSTM은 Sigmoid와 Tanh를 사용합니다.

 

4번

다음 중 Transformer 구현시 가장 많이 사용하는 라이브러리로 언급되는 것은?

1) Huggingface

2) Sklearn

3) Plotly

4) Numpy

정답: 1번

풀이

HuggingFace는 매우 인기있는 Transformers 라이브러리를 구축하고 유지하는 회사입니다. 이 라이브러리를 통해 오늘날 사용 가능한 대부분의 크고 최첨단 transformer 모델을 사용하여 쉽게 시작할 수 있습니다.

 

5번

다음 중 Transformer의 설명으로 옳지 않은 것은?

1) 재귀적으로 순환하여 학습을 진행한다.

2) Attention 구조를 활용하였다.

3) Self-Attention 구조에서는 데이터를 한 번에 처리할 수 있는 구조이다.

4) Long-Term Dependency 문제도 해결하였다.

정답: 1번

풀이

재귀적으로 순환하여 학습을 진행하는 것은 RNN입니다.

 

 

 

 

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