课程5_第3周_测验题¶
第一题¶
1.想一想使用如下的编码-解码模型来进行机器翻译，这个模型是“条件语言模型”，编码器部分(绿色显示)的意义是建模中输入句子x的概率。
A. 【 】正确
B. 【 】错误
答案：
B.【 √ 】错误
第二题¶
2.在集束搜索中，如果增加集束宽度$b$，以下哪一项是正确的？
A. 【 】集束搜索将运行的更慢
B. 【 】集束搜索将使用更多的内存
C. 【 】集束搜索通常将找到更好地解决方案（比如：在最大化概率$P(y|x)$上做的更好）
D. 【 】集束搜索将在更少的步骤后收敛
答案：
A.【 √ 】集束搜索将运行的更慢
B.【 √ 】集束搜索将使用更多的内存
C.【 √ 】集束搜索通常将找到更好地解决方案（比如：在最大化概率$P(y|x)$上做的更好）
第三题¶
3.在机器翻译中，如果我们在不使用句子归一化的情况下使用集束搜索，那么算法会输出过短的译文。
A. 【 】正确
B. 【 】错误
答案：
A.【 √ 】正确
第四题¶
4.假设你正在构建一个能够让语音片段$x$转为译文$y$的基于RNN模型的语音识别系统，你的程序使用了集束搜索来试着找寻最大的$P(y|x)$的值y。在开发集样本中，给定一个输入音频，你的程序会输出译文$\hat{y}$= “I’m building an A Eye system in Silly con Valley.”，人工翻译为$y^*$ = “I’m building an AI system in Silicon Valley.”
在你的模型中,
$$P(\hat{y} \mid x) = 1.09*10^{-7}$$
$$P(y^* \mid x) = 7.21*10^{-8}$$
那么，你会增加集束宽度$B$ 来帮助修正这个样本吗？
A. 【 】不会，因为$P(y^* \mid x) \leq P(\hat{y} \mid x)$说明了问题在RNN，而不是搜索算法
B. 【 】不会，因为$P(y^* \mid x) \leq P(\hat{y} \mid x)$说明了问题在搜索算法，而不是RNN
C. 【 】会的，因为$P(y^* \mid x) \leq P(\hat{y} \mid x)$说明了问题在RNN，而不是搜索算法
D. 【 】会的，因为$P(y^* \mid x) \leq P(\hat{y} \mid x)$说明了问题在搜索算法，而不是RNN
答案：
A.【 √ 】不会，因为$P(y^* \mid x) \leq P(\hat{y} \mid x)$说明了问题在RNN，而不是搜索算法
第五题¶
5.接着使用第4题的样本，假设你花了几周的时间来研究你的算法，现在你发现，对于绝大多数让算法出错的例子而言，$P(y^* \mid x) > P(\hat{y} \mid x)$，这表明你应该将注意力集中在改进搜索算法上，对吗？
A. 【 】正确
B. 【 】错误
答案：
A.【 √ 】正确
第六题¶
6.回想一下机器翻译的模型：
除此之外，还有个公式$\alpha^{< t,t'>} = \frac{\text{exp}(e^{< t,t'>})}{\sum^{T_x}_{t'=1}\text{exp}(e^{< t,t'>})}$，下面关于$\alpha^{< t,t'>}$的选项那个（些）是正确的？
A. 【 】对于网络中与输出$y^{<t>}$高度相关的$\alpha^{< t'>}$而言，我们通常希望$\alpha^{< t,t'>}$的值更大（请注意上标）
B. 【 】对于网络中与输出$y^{<t>}$高度相关的$\alpha^{< t>}$而言，我们通常希望$\alpha^{< t,t’>}$的值更大（请注意上标）
C. 【 】$\sum_t\alpha^{< t,t'>} = 1$(注意是和除以t)
D. 【 】$\sum_{t'}\alpha^{< t,t'>} = 1$(注意是和除以t')
答案：
A.【 √ 】对于网络中与输出$y^{<t>}$高度相关的$\alpha^{< t'>}$而言，我们通常希望$\alpha^{< t,t'>}$的值更大（请注意上标）
D.【 √ 】$\sum_{t'}\alpha^{< t,t'>} = 1$(注意是和除以t')
第七题¶
7.网络通过学习的值$e^{< t,t'>}$来学习在哪里关注“关注点”，这个值是用一个小的神经网络的计算出来的：
这个神经网络的输入中，我们不能用 $s^{<t>}$ 替换 $s^{<t-1>}$。这是因为$s^{< t>}$依赖于$\alpha^{< t,t'>}$，而$\alpha^{< t,t'>}$又依赖于$e^{< t,t'>}$；所以在我们需要评估这个网络时，我们还没有计算出$s^{t}$。
A. 【 】正确
B. 【 】错误
答案：
A.【 √ 】正确
第八题¶
8.与题1中的编码-解码模型（没有使用注意力机制）相比，我们希望有注意力机制的模型在下面的情况下有着最大的优势：
A. 【 】输入序列的长度$T_x$比较大
B. 【 】输入序列的长度$T_x$比较小
答案：
A.【 √ 】输入序列的长度$T_x$比较大
第九题¶
9.在CTC模型下，不使用"空白"字符（）分割的相同字符串将会被折叠。那么在CTC模型下，以下字符串将会被折叠成什么样子？\_c_oo_o_kk___b_ooooo__oo__kkk
A. 【 】cokbok
B. 【 】cookbook
C. 【 】cook book
D. 【 】coookkboooooookkk
答案：
B.【 √ 】cookbook
第十题¶
10.在触发词检测中，$x^{< t>}$是：
A. 【 】时间$t$时的音频特征（就像是频谱特征一样）
B. 【 】第$t$个输入字，其被表示为一个独热向量或者一个字嵌入
C. 【 】是否在第$t$时刻说出了触发词
D. 【 】是否有人在第$t$时刻说完了触发词
答案：
A.【 √ 】时间$𝑡$时的音频特征（就像是频谱特征一样）