Q1. 次のうち、潜在空間の表現を離散的に扱うためのオートエンコーダの亜種はどれか？
- VQ-VAE
- 自己符号化器
- スパースオートエンコーダ
- 積層オートエンコーダ
Q2. 次の空欄に入る語句として最も適切なものはどれか。
____ では、オートエンコーダの潜在変数に確率分布を仮定して生成モデルとして扱うことができる。
- スパースオートエンコーダ
- 自己符号化器
- VAE（変分オートエンコーダ）
- 積層オートエンコーダ
Q3. オートエンコーダの主な目的として最も適切なものはどれか？
- 入力データを低次元の潜在空間に圧縮し再構成すること
- ラベル付きデータを使った分類タスクの最適化
- 正則化による汎化性能の向上を図ること
- データ拡張によって学習データを増加させること
Q4. オートエンコーダの応用として適切でないものはどれか？
- 異常検知のための再構成誤差の利用
- データのクレンジングと欠損値補完
- 分類タスクのためのラベル予測
- 次元削減を通じた可視化支援
Q5. 以下のうち、オートエンコーダに関する特徴とその説明の正しい組み合わせはどれか？
あ：スパースオートエンコーダ
い：積層オートエンコーダ
う：VQ-VAE
え：β-VAE
- あ：活性化を制限し特徴選択を行う、い：逐次に学習された多層AE、う：量子化によって表現を離散化、え：表現の解釈性を高めるためにKL項に重み付けをする
- あ：データの次元を縮小し、圧縮率を最大化する、い：複数のAEを連結したネットワーク、う：連続値の潜在変数を利用、え：離散化によって生成能力を高める
- あ：損失関数に分類誤差を含む、い：特徴抽出をせず生データを出力、う：教師あり学習に使う、え：次元削減のための線形モデル
- あ：正則化項にReLUを使う、い：デコーダを省略して再構成誤差を計測、う：入力にノイズを加えて訓練、え：勾配消失を抑制する構造
正答率
0%
0 / 0 問正解
コメント