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| ID | 問題 | 章 | 論点 | 種類 | 有効 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #405 | LSTMは勾配消失を完全に防ぐ? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #404 | 他の間接経路を除くと、LSTMのセル経路で∂c_t/∂c_(t-1)は何? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM | 数式 | ○ | 編集 |
| #403 | LSTMが単純RNNより勾配を保ちやすい中心的な構造は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #402 | 標準LSTMのセル状態c_tは必ず[-1,1]に収まる? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #401 | LSTMでo_t=0なら、セル状態c_tも消える? | リカレントニューラルネットワーク | LSTMゲート | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #400 | LSTMでf_t=0なら、前のセル状態の直接項はどうなる? | リカレントニューラルネットワーク | LSTMゲート | 数式 | ○ | 編集 |
| #399 | LSTMでf_t=1、i_t=0ならc_tはどうなる? | リカレントニューラルネットワーク | LSTMゲート | 数式 | ○ | 編集 |
| #398 | LSTM式の⊙は何を表す? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM数式 | 用語 | ○ | 編集 |
| #397 | LSTMの隠れ状態h_tの更新式は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM数式 | 数式 | ○ | 編集 |
| #396 | LSTMのセル状態c_tの更新式は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM数式 | 数式 | ○ | 編集 |
| #395 | LSTMの出力ゲートの標準式は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM数式 | 数式 | ○ | 編集 |
| #394 | LSTMの候補セルの標準式は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM数式 | 数式 | ○ | 編集 |
| #393 | LSTMの入力ゲートの標準式は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM数式 | 数式 | ○ | 編集 |
| #392 | LSTMの忘却ゲートの標準式は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM数式 | 数式 | ○ | 編集 |
| #391 | LSTMの候補セルg_tにtanhを使う理由は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTMゲート | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #390 | LSTMの忘却・入力・出力ゲートにsigmoidを使う理由は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTMゲート | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #389 | LSTMの出力ゲートo_tの役割は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTMゲート | 即答 | ○ | 編集 |
| #388 | LSTMの候補セルg_tは何を表す? | リカレントニューラルネットワーク | LSTMゲート | 即答 | ○ | 編集 |
| #387 | LSTMの入力ゲートi_tの役割は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTMゲート | 即答 | ○ | 編集 |
| #386 | LSTMの忘却ゲートf_tの役割は? | リカレントニューラルネットワーク | LSTMゲート | 即答 | ○ | 編集 |