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| ID | 問題 | 章 | 論点 | 種類 | 有効 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #365 | norm clippingとvalue clippingの違いは? | リカレントニューラルネットワーク | 勾配クリッピング | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #364 | 勾配ノルムがクリッピング閾値以下ならどうする? | リカレントニューラルネットワーク | 勾配クリッピング | 即答 | ○ | 編集 |
| #363 | global norm clippingは勾配の向きを変える? | リカレントニューラルネットワーク | 勾配クリッピング | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #362 | 勾配ベクトルgのL2ノルムが閾値cを超えたときのnorm clipping式は? | リカレントニューラルネットワーク | 勾配クリッピング | 数式 | ○ | 編集 |
| #361 | 勾配クリッピングの主目的は? | リカレントニューラルネットワーク | 勾配クリッピング | 即答 | ○ | 編集 |
| #360 | RNNで勾配爆発が疑われる代表的な兆候は? | リカレントニューラルネットワーク | 長期依存性 | 即答 | ○ | 編集 |
| #359 | RNNの活性化をReLUにすれば勾配消失を必ず防げる? | リカレントニューラルネットワーク | 長期依存性 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #358 | sigmoidやtanhを使うRNNで勾配消失が起こりやすいのはなぜ? | リカレントニューラルネットワーク | 長期依存性 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #357 | 再帰重みW_hhのスペクトル半径だけでRNNの勾配消失・爆発を完全に判定できる? | リカレントニューラルネットワーク | 長期依存性 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #356 | 時間方向Jacobianのノルムが継続的に1未満または1超なら、勾配はどうなりやすい? | リカレントニューラルネットワーク | 長期依存性 | 数式 | ○ | 編集 |
| #355 | RNNの勾配爆発とは? | リカレントニューラルネットワーク | 長期依存性 | 用語 | ○ | 編集 |
| #354 | RNNの勾配消失とは? | リカレントニューラルネットワーク | 長期依存性 | 用語 | ○ | 編集 |
| #353 | 時刻kからtへの単純RNNの勾配に現れる本質的な形は? | リカレントニューラルネットワーク | 長期依存性 | 数式 | ○ | 編集 |
| #352 | RNNにおける長期依存性とは? | リカレントニューラルネットワーク | 長期依存性 | 用語 | ○ | 編集 |
| #351 | 系列が長いとFull BPTTの計算時間が増える理由は? | リカレントニューラルネットワーク | BPTT | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #350 | Full BPTTのメモリ使用量が系列長とともに増える主な理由は? | リカレントニューラルネットワーク | BPTT | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #349 | 最終時刻だけに損失があるTimeRNNで、(N,H)の勾配を(N,T,H)へ配置するには? | リカレントニューラルネットワーク | BPTT | 数式 | ○ | 編集 |
| #348 | h_t=tanh(a_t)の局所逆伝播は? | リカレントニューラルネットワーク | BPTT | 数式 | ○ | 編集 |
| #347 | a_t=W_xh x_t+W_hh h_(t-1)+bのとき、h_(t-1)へ戻る局所勾配は? | リカレントニューラルネットワーク | BPTT | 数式 | ○ | 編集 |
| #346 | RNNの隠れバイアスb_hへの勾配はどう求める? | リカレントニューラルネットワーク | BPTT | 数式 | ○ | 編集 |