1) Perbedaan utama antara Machine Learning dan Deep Learning adalah … a) Deep Learning tidak memerlukan data b) Deep Learning dapat mengekstraksi fitur secara otomatis 2) Neuron dalam jaringan saraf tiruan berfungsi untuk … a) Menyimpan dataset b) Menghitung input, bobot, dan fungsi aktivasi 3) Mengapa feature extraction manual tidak dibutuhkan dalam Deep Learning? a) Karena Deep Learning memiliki lapisan yang belajar mengekstraksi fitur sendiri b) Karena fungsi aktivasi menggantikan fitur 4) Backpropagation digunakan untuk … a) Menghapus data yang tidak relevan b) Menghitung kesalahan dan memperbarui bobot jaringan 5) CNN lebih cocok digunakan untuk …, sedangkan RNN cocok untuk … a) A. Gambar; data teks atau urutan b) Data numerik; data kategorikal 6) Lapisan dalam CNN yang berfungsi untuk mengurangi dimensi dan kompleksitas data adalah … a) Convolutional layer b) Pooling layer 7) Dalam arsitektur LSTM, forget gate berfungsi untuk … a) Menghapus informasi yang tidak relevan dari cell state b) Menentukan informasi baru yang akan ditambahkan 8) Overfitting dapat dicegah dengan cara berikut, kecuali … a) Menggunakan regularization b) Mengurangi data pelatihan 9) Optimizer yang menggabungkan momentum dan adaptive learning rate disebut … a) RMSProp b) Adam 10) Jika learning rate terlalu besar, maka … a) Model sulit konvergen dan hasil tidak stabil b) Gradien menjadi nol

deep learning

I-Print kini
Embed

Leaderboard

Visual style

Mga Option

I-switch ang template

I-restore ang gi-autosave: ?