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| ID | 問題 | 章 | 論点 | 種類 | 有効 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #665 | Keras独自RNN cellのstate_sizeとoutput_sizeは何を定義する? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 用語 | ○ | 編集 |
| #664 | Kerasの独自RNN cellがcallで返す基本的な2要素は? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 数式 | ○ | 編集 |
| #663 | Kerasのstateful RNNが保持するstatesはlayer weightsに含まれる? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #662 | Keras RNNに保持された実行状態を明示的に消すメソッドは? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 数式 | ○ | 編集 |
| #661 | Keras stateful RNNで固定batch_sizeが必要なのはなぜ? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #660 | Keras stateful RNNをfitするときshuffleは通常どう設定する? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 数式 | ○ | 編集 |
| #659 | Keras stateful RNNで連続バッチ間に必要なサンプル対応は? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #658 | PyTorch pad_sequenceでpaddingを左側へ入れる指定は? | 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 |
| #657 | pack_sequenceは概念的にどの2処理をまとめたAPI? | 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 |
| #656 | enforce_sorted=Falseでpackした系列をpad_packed_sequenceで戻すとバッチ順は? | 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 |
| #655 | pad_packed_sequenceのtotal_lengthは何に使う? | 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 |
| #654 | PackedSequenceをコンストラクタから手作業で生成するのは推奨される? | リカレントニューラルネットワーク | 可変長系列 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #653 | PackedSequenceのdataとbatch_sizesは同じdeviceへ置く? | 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 |
| #652 | PackedSequenceのbatch_sizesは各系列のlength一覧? | リカレントニューラルネットワーク | 可変長系列 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #651 | pack_padded_sequenceへ実際より短いlengthsを渡すと余分な時刻はどうなる? | リカレントニューラルネットワーク | 可変長系列 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #650 | pack_padded_sequenceは入力特徴だけでなく系列ラベルもpackできる? | 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 |
| #649 | 双方向PyTorch LSTMの逆方向Parameterは名前でどう識別する? | 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 |
| #648 | PyTorch RNN系へunbatched inputを渡した場合、batch_firstはshapeを変える? | リカレントニューラルネットワーク | テンソルshape | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #647 | PyTorch nn.LSTMでproj_sizeにhidden_size以上を指定できる? | リカレントニューラルネットワーク | LSTM | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #646 | I=10、H=20、P=8の1層PyTorch projected LSTMはbiasありで何パラメータ? | 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 |