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Week 1 Quiz: Recurrent Neural Networks(第一周考试：循环神经网络)

\1. Suppose your training examples are sentences (sequences of words). Which of the following refers to the jth word in the ith training example?( 假设你的训练样本是句子(单词序列)，下 面哪个选项指的是第??个训练样本中的第??个词?)

【 】 $??^{(??)} $

【 】 \(??^{<??>(??) }\)

【 】 \(??^{(??)<??>}\)

【 】 \(??^{<??>(??)}\)

答案

【★】 ??(??) (注：首先获取第??个训练样本(用括号暗示)，然后到??列获取单词(用括尖括号暗示)。)

?

\2. Consider this RNN: This specific type of architecture is appropriate when: (看一下下面的这 个循环神经网络：不才面的条件中，满足上图中的网络布局的参数是)

【 】$??_?? = ??_?? $

【 】 $??_?? < ??_?? $

【 】\(??_?? > ??_??\)

【 】$ ??_?? = 1 $

答案

【★】???? = ????

?

\3. To which of these tasks would you apply a many-to-one RNN architecture? (Check all that apply). (上图中每一个输入都与输出相匹配。 这些任务中的哪一个会使用多对一的 RNN 体 系布局？)

【 】 Speech recognition (input an audio clip and output a transcript) (语音识别（输入语音， 输出文本）。)

【 】 Sentiment classification (input a piece of text and output a 0/1 to denote positive or negative sentiment) (感情分类（输入一段文字，输出 0 或 1 暗示正面或者负面的情绪）。)

【 】Image classification (input an image and output a label) (图像分类（输入一张图片，输出 对应的标签）。)

【 】 Gender recognition from speech (input an audio clip and output a label indicating the speaker’s gender) (人声性别识别（输入语音，输出措辞人的性别）。)

答案

【★】 Sentiment classification (input a piece of text and output a 0/1 to denote positive or negative sentiment) (感情分类（输入一段文字，输出 0 或 1 暗示正面或者负面的情绪）。)

【★】 Gender recognition from speech (input an audio clip and output a label indicating the speaker’s gender) (人声性别识别（输入语音，，输出措辞人的性别）。)

?

\4. You are training this RNN language model.

At the \(??^{th}\) time step, what is the RNN doing? Choose the best answer.( 假设你此刻正在训练下面 这个 RNN 的语言模型： 在??时，这个 RNN 在做什么？)

【 】 Estimating ??(\(??^{<1>}, ??^{<2>},… , ??^{<???1>}\))( 计算 ??(\(??^{<1>}, ??^{<2>},… , ??^{<???1>}\)) )

【 】 Estimating ??(\(??^{<??>}\)) (计算 ??(\(??^{<??>}\)) )

【 】Estimating \(??(?? ∣ ??^{<1>}, ??^{<2>},… , ??^{<??>})\) ( 计算 \(??(?? ∣ ??^{<1>}, ??^{<2>},… , ??^{<??>})\))

【 】Estimating \(??(?? ∣ ??^{<1>}, ??^{<2>}, … , ??^{<???1>})\)( 计算 \(??(?? ∣ ??^{<1>}, ??^{<2>}, … , ??^{<???1>})\))

答案

Yes,in a language model we try to predict the next step based on the knowledge of all prior steps

【★】Estimating ??(?? ∣ ?? , ?? ,… , ?? ) ( 计算 ??(?? ∣ ?? , ?? , … , ??