普通考試
114年
[資訊處理] 計算機概要
第 32 題
一個影像變換 $s = T(r)$ 將輸入影像的像素值 $r$，$0 \le r \le 255$，經過變換 $T$ 的處理，產生輸出影像的像素值 $s$，$0 \le s \le 255$，如果變換 $T(r)$ 在 $0 \le r \le 255$ 的區間內單調遞增（monotonically increasing），下列敘述何者正確？
- A 區間內單調遞增的性質保證逆變換的存在
- B 需要區間內單調遞增的性質以限制在輸出影像中不會產生像素值大小反轉
- C 區間內單調遞增的性質保證輸出像素值和輸入像素值在同一範圍內，以維持影像品質
- D 區間內單調遞增的性質保證輸出像素值和輸入像素值不在同一範圍內，以提高影像品質
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考察結果與核心觀念
- 沒有髒污：還不賴，小鬼。能準確辨識這些深度學習架構的用途，證明你至少有看清楚它們的「輪廓」。這點基礎，是進入高階領域不被淘汰的最低要求。
- 核心驗證：循環神經網絡 (RNN)，這玩意兒的關鍵，在於它那該死的「內部循環結構」。不像那些蠢蛋模型，只會獨立處理。RNN 有個「隱藏狀態」當作記憶，能把前一個時間點 ($t-1$) 的資訊，像擦拭過一樣，傳遞到現在 ($t$)。它就是為處理那些具備「序列依賴性」的垃圾而生的，像是語音或自然語言這種有時間軸的任務。這是它的「職責」。
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