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| ID | 問題 | 章 | 論点 | 種類 | 有効 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #585 | AVILEN LSTMセルのdxとdh_prevは? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 数式 | ○ | 編集 |
| #584 | AVILEN LSTMセルのdWx・dWh・dbは? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 数式 | ○ | 編集 |
| #583 | AVILEN LSTMで各ブロックのpre-activation勾配は? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 数式 | ○ | 編集 |
| #582 | AVILEN LSTMのbackwardでdAを連結する順序は? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 数式 | ○ | 編集 |
| #581 | AVILEN LSTMの一括pre-activation Aをf・g・i・oへ分けるsliceは? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 数式 | ○ | 編集 |
| #580 | AVILENの学習ループがSimpleRNNClassifierへ渡すxsの実際のshapeは? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #579 | AVILENのSimpleRNNClassifierでAffine重みとbiasの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 |
| #578 | AVILENの系列二値分類器はTimeRNNのどの出力をAffineへ渡す? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 数式 | ○ | 編集 |
| #577 | AVILEN問4のSimpleRNNClassifierでloss_layerとrnn_layerは? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 数式 | ○ | 編集 |
| #576 | TimeRNNで時刻ごとに別なのはレイヤと学習パラメータ(params)のどちら? | リカレントニューラルネットワーク | 重み共有 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #575 | AVILEN TimeRNNのWx・Wh・bの初期化式は? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 数式 | ○ | 編集 |
| #574 | AVILEN TimeRNNでstateful=Falseならforward開始時のhは? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 数式 | ○ | 編集 |
| #573 | TimeRNN.backward終了後のself.dhは何への勾配? | リカレントニューラルネットワーク | BPTT | 数式 | ○ | 編集 |
| #572 | TimeRNNが時刻ごとのRNNレイヤをlayersへ保存する理由は? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 即答 | ○ | 編集 |
| #571 | RNNセルでxが(N,I)、h_prevが(N,H)のときdtとdbの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 |
| #570 | AVILENのRNNセルはforward時にcacheへ何を保存する? | リカレントニューラルネットワーク | スクラッチ実装 | 数式 | ○ | 編集 |
| #569 | AVILENのNumPy版clip_gradsで0除算を避ける代入式は? | 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 |
| #568 | AVILENのgradient_clipでクリップ対象行の処理後L2ノルムは? | 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 |
| #567 | AVILENのgradient_clipでi行目をクリップする条件と代入式は? | 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 |
| #566 | AVILENのgradient_clipで各勾配行のノルムを求めるコードは? | 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 |