E資格判断トレーナー

ID	問題	章	論点	種類	有効
#525	pack_padded_sequenceのenforce_sorted=Trueでは、系列をどう並べる？	リカレントニューラルネットワーク	可変長系列	PyTorch対応	○	編集
#524	pack_padded_sequenceへTensorで渡すlengthsは、どのdeviceに置く必要がある？	リカレントニューラルネットワーク	可変長系列	PyTorch対応	○	編集
#523	PackedSequenceをRNNへ入力する主な目的は？	リカレントニューラルネットワーク	可変長系列	PyTorch対応	○	編集
#522	I=5、H=7、K=2、双方向、biasありのPyTorch RNN・GRU・LSTMのパラメータ数は？	リカレントニューラルネットワーク	パラメータ数	数式	○	編集
#521	projectionなしの標準PyTorch RNN系で、K層・D方向・biasあり総パラメータ数の一般式は？	リカレントニューラルネットワーク	パラメータ数	数式	○	編集
#520	projectionなしの双方向多層PyTorch RNN系で、2層目以降のweight_ihの第2次元は？	リカレントニューラルネットワーク	テンソルshape	数式	○	編集
#519	PyTorch RNN/LSTM/GRUがbias=Trueで各層・各方向に持つバイアスは何本？	リカレントニューラルネットワーク	パラメータ数	PyTorch対応	○	編集
#518	PyTorch nn.GRUのweight_ih_l0とweight_hh_l0のshapeは？	リカレントニューラルネットワーク	テンソルshape	PyTorch対応	○	編集
#517	proj_size=0のPyTorch nn.LSTMでweight_ih_l0とweight_hh_l0のshapeは？	リカレントニューラルネットワーク	テンソルshape	PyTorch対応	○	編集
#516	PyTorch nn.RNNのweight_ih_l0とweight_hh_l0のshapeは？	リカレントニューラルネットワーク	テンソルshape	PyTorch対応	○	編集
#515	1層双方向RNNの最終2方向をh_nから取得する添字は？	リカレントニューラルネットワーク	双方向RNN	PyTorch対応	○	編集
#514	双方向RNNでoutput[:,-1,:]は両方向の「最終状態」を連結したもの？	リカレントニューラルネットワーク	双方向RNN	選択肢消去	○	編集
#513	h_n(DK,N,H)から層・方向を明示するreshapeは？	リカレントニューラルネットワーク	テンソルshape	PyTorch対応	○	編集
#512	batch_first=Trueの双方向RNN output(N,T,2H)を方向別に見るreshapeは？	リカレントニューラルネットワーク	テンソルshape	PyTorch対応	○	編集
#511	PyTorchの双方向RNNで各時刻のoutputは2方向をどう格納する？	リカレントニューラルネットワーク	双方向RNN	PyTorch対応	○	編集
#510	多層・双方向RNNのh_nは何を含む？	リカレントニューラルネットワーク	PyTorch実装	即答	○	編集
#509	num_layers=3のnn.RNNのoutputは3層すべての全時刻出力を含む？	リカレントニューラルネットワーク	PyTorch実装	選択肢消去	○	編集
#508	PyTorch RNN系のoutputとh_nの内容の違いは？	リカレントニューラルネットワーク	PyTorch実装	選択肢消去	○	編集
#507	projectionなし・batched inputのPyTorch LSTMで、c_nの一般shapeは？	リカレントニューラルネットワーク	テンソルshape	数式	○	編集
#506	projectionなし・batched inputのPyTorch RNN/GRUで、h_nの一般shapeは？	リカレントニューラルネットワーク	テンソルshape	数式	○	編集

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