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| ID | 問題 | 章 | 論点 | 種類 | 有効 | |
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| #565 | Keras LSTMとGRUでreturn_state=Trueにしたとき、stateの個数はどう違う? | 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 |
| #564 | Keras RNN層のreturn_sequences=TrueとFalseの違いは? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 数式 | ○ | 編集 |
| #563 | RNNは画像内の文字を扱う用途には使えない? | リカレントニューラルネットワーク | RNN基礎 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #562 | Kerasでtoken単位損失を明示mask付き平均にする手順は? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 数式 | ○ | 編集 |
| #561 | TensorFlowでmask(N,T)をRNN出力(N,T,H)へ掛けるshape変換は? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 数式 | ○ | 編集 |
| #560 | 長さ順に手動ソートしたバッチを元の順序へ戻す逆置換はどう作る? | リカレントニューラルネットワーク | 可変長系列 | 数式 | ○ | 編集 |
| #559 | Keras GRUのreturn_state=Trueで返るstateは内部ゲート値? | 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 |
| #558 | Keras Denseのunitsは何を表す? | 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 |
| #557 | Kerasで真の双方向SimpleRNNを作る基本形は? | リカレントニューラルネットワーク | TensorFlow・Keras | 数式 | ○ | 編集 |
| #556 | TimeSoftmaxWithLossでignore_labelを除いた平均損失はどう求める? | 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 |
| #555 | TimeAffineで入力x(N,T,D)を語彙logits(N,T,V)へ写す代表的な実装は? | 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 |
| #554 | TimeEmbeddingのforwardは入力xs(N,T)をどう処理する? | 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 |
| #553 | Embedding.backwardで同じ単語IDが複数回現れる場合、重み勾配をどう集約する? | 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 |
| #552 | AVILENの双方向LSTM分類でCrossEntropyLossへ返すべき値は? | リカレントニューラルネットワーク | PyTorch実装 | PyTorch対応 | ○ | 編集 |
| #551 | hidden_size=Hの双方向LSTMから2クラス分類するLinearは? | リカレントニューラルネットワーク | PyTorch実装 | PyTorch対応 | ○ | 編集 |
| #550 | PyTorch双方向LSTMの2方向の最終状態を分類用に結合するコードは? | 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 |
| #549 | AVILENのPyTorch双方向LSTMを生成するコードは? | リカレントニューラルネットワーク | PyTorch実装 | PyTorch対応 | ○ | 編集 |
| #548 | AVILENのTimeGRUスクラッチ実装はバイアスParameterを持つ? | 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 |
| #547 | AVILENスクラッチGRUで、候補状態の再帰重みWhへの勾配dWh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 |
| #546 | AVILEN TimeLSTMのXavier型初期化でWx・Wh・bをどう作る? | 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 |