E資格判断トレーナー

ID	問題	章	論点	種類	有効
#485	Attentionのalignment score（energy）は何を表す？	リカレントニューラルネットワーク	Attention	用語	○	編集
#484	RNN encoder-decoderのsoft Attentionは、encoderの何を利用する？	リカレントニューラルネットワーク	Attention	即答	○	編集
#483	Attention機構がSeq2Seqへ導入された主な目的は？	リカレントニューラルネットワーク	Attention	即答	○	編集
#482	古典的Seq2Seqで入力系列を反転する工夫の狙いは？	リカレントニューラルネットワーク	Seq2Seq	選択肢消去	○	編集
#481	decoder入力とtargetを1トークンずらす理由は？	リカレントニューラルネットワーク	Teacher Forcing	選択肢消去	○	編集
#480	Teacher Forcingに関連するexposure biasとは？	リカレントニューラルネットワーク	Teacher Forcing	用語	○	編集
#479	Teacher Forcingとは？	リカレントニューラルネットワーク	Teacher Forcing	用語	○	編集
#478	自己回帰的decoderとは？	リカレントニューラルネットワーク	Seq2Seq	用語	○	編集
#477	Seq2Seq decoderは通常、何を合図に生成を終了する？	リカレントニューラルネットワーク	Seq2Seq	用語	○	編集
#476	Seq2Seq decoderの生成開始を知らせる代表的な特殊トークンは？	リカレントニューラルネットワーク	Seq2Seq	用語	○	編集
#475	古典的なAttentionなしSeq2Seqの固定長context bottleneckとは？	リカレントニューラルネットワーク	Seq2Seq	用語	○	編集
#474	Seq2Seqの入力系列長と出力系列長は固定で同じである必要がある？	リカレントニューラルネットワーク	Seq2Seq	選択肢消去	○	編集
#473	Seq2Seqのdecoderの役割は？	リカレントニューラルネットワーク	Seq2Seq	即答	○	編集
#472	Seq2Seqのencoderの役割は？	リカレントニューラルネットワーク	Seq2Seq	即答	○	編集
#471	Seq2Seqとは？	リカレントニューラルネットワーク	Seq2Seq	用語	○	編集
#470	num_layers=1のPyTorch RNNへdropout>0を指定すると、組込みdropoutは有効？	リカレントニューラルネットワーク	多層RNN	PyTorch対応	○	編集
#469	PyTorchのRNN/LSTM/GRUでdropout引数はどこに適用される？	リカレントニューラルネットワーク	多層RNN	PyTorch対応	○	編集
#468	多層化すればRNNの性能は必ず向上する？	リカレントニューラルネットワーク	多層RNN	選択肢消去	○	編集
#467	双方向多層RNNで上位層の1時刻入力次元は、通常hidden_size Hの何倍？	リカレントニューラルネットワーク	多層RNN	数式	○	編集
#466	多層RNNで第2層が受け取るものは？	リカレントニューラルネットワーク	多層RNN	即答	○	編集

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