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Coding-Challenges zu Neuronale Netze

Übe Neuronale Netze mit 17 Coding-Challenges, von leicht bis schwer. Jede Challenge läuft im Browser, mit sofortigen Tests, einem KI-Review deines Codes und Community-Lösungen zum Vergleichen.

Einfach · 7 Mittel · 8 Schwierig · 2

Fähigkeiten, die du übst: BackpropagationGradientenabstiegKettenregelAbleitungenAdamAktivierungenBias-KorrekturDense-SchichtenGewichtete SummenGradientenKreuzentropieLayer-Norm
  • Python · C++ · C#
  • Automatisierte Tests
  • KI-Code-Review
  • Community-Lösungen
Programmieren
ProgrammiergrundlagenVon Variablen bis Rekursion, für Einsteiger
KI und maschinelles Lernen
KI-LernzentrumNeuronale Netze, ML und LLMs von Grund auf Neuronale Netze von Grund aufNeuronen, Backpropagation und Optimierer Maschinelles Lernen von Grund aufRegression, Klassifikation und Clustering Transformer und LLMs von Grund aufTokenizer, Attention und Textgenerierung Klassische KI und bestärkendes LernenSuche, Spiele und bestärkendes Lernen
226
Herausforderungen
2
Geteilte Lösungen
3
Sprachen

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17 Herausforderungen
Mittel

Perzeptron-Lernalgorithmus

Trainiere das ursprüngliche Perzeptron, das seine Gewichte nur bei Fehlern anpasst.

Du lernst PerzeptronOnline-Lernen
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Mittel

Vorwärtsdurchlauf in einem zweischichtigen Netz

Leite Eingaben durch eine verborgene ReLU-Schicht und eine Sigmoid-Ausgabeschicht.

Du lernst VorwärtsdurchlaufMehrschichtige Netze
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Einfach

Aktivierungsfunktionen

Wende Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU oder tanh auf jeden Wert einer Liste an.

Du lernst SigmoidReLU und tanh
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Mittel

Layer-Normalisierung

Normalisiere jede Zeile auf Mittelwert 0 und Varianz 1, dann skaliere und verschiebe sie, wie es jeder Transformer-Block tut.

Du lernst Layer-NormTransformer
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Mittel

Gradienten eines einzelnen Neurons

Nutze die Kettenregel, um herauszufinden, wie sich der Verlust mit jedem Gewicht und dem Bias eines Sigmoid-Neurons ändert.

Du lernst KettenregelGradienten
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Einfach

Verlustfunktionen: MSE, MAE und Kreuzentropie

Miss, wie falsch die Vorhersagen eines Modells sind, mit mittlerem quadratischem Fehler, mittlerem absolutem Fehler oder binärer Kreuzentropie.

Du lernst MSEKreuzentropie
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
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Einfach

Ein einzelnes künstliches Neuron

Berechne die Ausgabe eines Neurons: gewichtete Summe der Eingaben plus Bias, durch Sigmoid geleitet.

Du lernst NeuronenGewichtete Summen
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Einfach

Ableitungen von Aktivierungsfunktionen

Berechne die Ableitung von Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU oder tanh an jedem Wert, die Steigungen, die Backpropagation braucht.

Du lernst AbleitungenBackpropagation
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Mittel

Vorwärtsdurchlauf einer Dense-Schicht

Berechne die Ausgaben einer vollständig verbundenen Schicht mit wählbarer Aktivierung.

Du lernst Dense-SchichtenAktivierungen
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Schwierig

Backpropagation in einem zweischichtigen Netz

Berechne alle Gradienten der Gewichte und Biases eines Netzes mit einer verborgenen Sigmoid-Schicht und einer Sigmoid-Ausgabe.

Du lernst BackpropagationKettenregel
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
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Mittel

Mini-Batch-Gradientenabstieg

Trainiere ein lineares Modell, indem du die Gewichte nach jedem kleinen Batch statt nach dem ganzen Datensatz aktualisierst.

Du lernst Mini-BatchesGradientenabstieg
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
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Einfach

Gradientenabstieg mit Momentum

Wende Momentum-Updates an, die einen Teil des vorherigen Schritts behalten, damit das Training in gleichbleibende Richtungen schneller wird.

Du lernst MomentumOptimierer
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Einfach

Xavier- und He-Gewichtsinitialisierung

Berechne den Bereich oder die Standardabweichung, mit der die Gewichte einer Schicht initialisiert werden.

Du lernst Xavier- und He-InitialisierungTrainingsstabilität
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
C# Python C++
0 gelöst
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Schwierig

Ein neuronales Netz trainieren, das XOR löst

Alles zusammen: Trainiere ein 2-2-1-Sigmoid-Netz mit Backpropagation, bis es XOR lernt.

Du lernst Training neuronaler NetzeXOR-Problem
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
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Mittel

Adam-Optimierer

Implementiere Adam, den Standardoptimierer des Deep Learning, mit gleitenden Mittelwerten und Bias-Korrektur.

Du lernst AdamBias-Korrektur
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Mittel

Ein Neuron mit Gradientenabstieg trainieren

Wiederhole Vorwärtsdurchlauf, Gradienten und Gewichtsaktualisierung, um einem Sigmoid-Neuron anhand von Beispielen etwas beizubringen.

Du lernst GradientenabstiegTrainingsschleifen
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen
Einfach

Skalarprodukt zweier Vektoren

Multipliziere zwei Vektoren elementweise und addiere die Ergebnisse, die Kernoperation jedes Neurons.

Du lernst VektorenSkalarprodukt
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Python C++ C#
0 gelöst
Noch keine Lösungen

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