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न्यूरल नेटवर्क कोडिंग चैलेंज
आसान से कठिन तक 17 कोडिंग चैलेंज के साथ न्यूरल नेटवर्क का अभ्यास करें। हर चैलेंज ब्राउज़र में चलता है, तुरंत टेस्ट, आपके कोड का AI रिव्यू और तुलना के लिए कम्युनिटी के समाधान के साथ।
आसान · 7 मध्यम · 8 कठिन · 2
जिन कौशलों का अभ्यास करेंगे: ग्रेडिएंट डिसेंटचेन नियमबैकप्रोपेगेशनAdamMSEReLU और tanhTransformerXOR समस्याXavier और He इनिशियलाइज़ेशनएक्टिवेशनऑनलाइन लर्निंगऑप्टिमाइज़र
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मध्यम
दो-लेयर नेटवर्क में फ़ॉरवर्ड प्रोपेगेशन
इनपुट को ReLU हिडन लेयर और sigmoid आउटपुट लेयर से गुज़ारें।
आप सीखेंगे
फ़ॉरवर्ड पासबहु-लेयर नेटवर्क
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
परसेप्ट्रॉन लर्निंग एल्गोरिदम
मूल परसेप्ट्रॉन को ट्रेन करें, जो गलती होने पर ही अपने वेट बदलता है।
आप सीखेंगे
परसेप्ट्रॉनऑनलाइन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
एक्टिवेशन फ़ंक्शन
सूची के हर मान पर sigmoid, ReLU, Leaky ReLU या tanh लागू करें।
आप सीखेंगे
सिग्मॉइडReLU और tanh
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
एक न्यूरॉन के ग्रेडिएंट
चेन रूल से पता करें कि sigmoid न्यूरॉन के हर वेट और बायस के साथ लॉस कैसे बदलता है।
आप सीखेंगे
चेन नियमग्रेडिएंट
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
लेयर नॉर्मलाइज़ेशन
हर पंक्ति को माध्य 0 और प्रसरण 1 पर नॉर्मलाइज़ करें, फिर स्केल और शिफ़्ट करें, जैसा हर Transformer ब्लॉक करता है।
आप सीखेंगे
लेयर नॉर्मTransformer
अभी तक कोई समाधान नहीं
कठिन
दो-लेयर नेटवर्क में बैकप्रोपेगेशन
एक sigmoid हिडन लेयर और एक sigmoid आउटपुट वाले नेटवर्क के सभी वेट और बायस ग्रेडिएंट निकालें।
आप सीखेंगे
बैकप्रोपेगेशनचेन नियम
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
लॉस फ़ंक्शन: MSE, MAE और क्रॉस-एंट्रॉपी
मीन स्क्वेयर्ड एरर, मीन एब्सोल्यूट एरर या बाइनरी क्रॉस-एंट्रॉपी से मापें कि मॉडल की भविष्यवाणियाँ कितनी गलत हैं।
आप सीखेंगे
MSEक्रॉस-एंट्रॉपी
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
एक कृत्रिम न्यूरॉन
एक न्यूरॉन का आउटपुट निकालें: इनपुट का वेटेड योग और बायस, फिर sigmoid से गुज़ारें।
आप सीखेंगे
न्यूरॉनभारित योग
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
एक्टिवेशन फ़ंक्शन के डेरिवेटिव
हर मान पर sigmoid, ReLU, Leaky ReLU या tanh का डेरिवेटिव निकालें, यानी वे ढलान जिनकी बैकप्रोपेगेशन को ज़रूरत होती है।
आप सीखेंगे
डेरिवेटिवबैकप्रोपेगेशन
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
डेंस लेयर का फ़ॉरवर्ड पास
अपनी पसंद के एक्टिवेशन के साथ एक पूरी तरह जुड़ी (fully connected) न्यूरॉन लेयर के आउटपुट निकालें।
आप सीखेंगे
डेंस लेयरएक्टिवेशन
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
मिनी-बैच ग्रेडिएंट डिसेंट
पूरे डेटासेट के बाद नहीं, बल्कि हर छोटे बैच के बाद वज़न अपडेट करके एक रैखिक मॉडल को ट्रेन करें।
आप सीखेंगे
मिनी-बैचग्रेडिएंट डिसेंट
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
मोमेंटम के साथ ग्रेडिएंट डिसेंट
मोमेंटम अपडेट लागू करें जो पिछले कदम का कुछ हिस्सा बनाए रखते हैं, ताकि एक ही दिशा में ट्रेनिंग तेज़ हो।
आप सीखेंगे
मोमेंटमऑप्टिमाइज़र
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
Xavier और He वेट इनिशियलाइज़ेशन
किसी लेयर के वेट शुरू करने के लिए इस्तेमाल होने वाली रेंज या मानक विचलन निकालें।
आप सीखेंगे
Xavier और He इनिशियलाइज़ेशनट्रेनिंग की स्थिरता
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
Adam ऑप्टिमाइज़र
डीप लर्निंग के डिफ़ॉल्ट ऑप्टिमाइज़र Adam को मूविंग एवरेज और बायस करेक्शन के साथ लागू करें।
आप सीखेंगे
Adamबायस करेक्शन
अभी तक कोई समाधान नहीं
कठिन
XOR हल करने के लिए न्यूरल नेटवर्क ट्रेन करें
सब कुछ एक साथ: 2-2-1 sigmoid नेटवर्क को बैकप्रोपेगेशन से तब तक ट्रेन करें जब तक वह XOR न सीख ले।
आप सीखेंगे
न्यूरल नेटवर्क ट्रेन करनाXOR समस्या
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
ग्रेडिएंट डिसेंट से न्यूरॉन को ट्रेन करें
उदाहरणों से sigmoid न्यूरॉन को सिखाने के लिए फ़ॉरवर्ड पास, ग्रेडिएंट और वेट अपडेट बार-बार दोहराएँ।
आप सीखेंगे
ग्रेडिएंट डिसेंटट्रेनिंग लूप
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
दो वेक्टरों का डॉट प्रोडक्ट
दो वेक्टरों के हर तत्व को आपस में गुणा करके परिणाम जोड़ें, यही हर न्यूरॉन की मूल गणना है।
आप सीखेंगे
वेक्टरडॉट प्रोडक्ट
अभी तक कोई समाधान नहीं
विषय के अनुसार देखें
- Beginner 95
- एआई 47
- मशीन लर्निंग 42
- Strings 36
- Arrays 31
- math 21
- Simulation 19
- न्यूरल नेटवर्क 17
- Numbers 16
- Advanced 15
- Dynamic-programming 12
- Parsing 12
- Competitive-programming 10
- Conditions 9
- Graphs 8
- Grids 8
- Loops 8
- डिज़ाइन पैटर्न 8
- Recursion 7
- Combinatorics 6
- Number-theory 6
- Sorting 6
- Functions 5
- Greedy 5
- Nested-loops 5
- Sequences 5
- Stacks 5
- Variables 5
- Algorithms 4
- Data-structures 4
- Geometry 4
- Patterns 4
- Dictionaries 3
- Fractions 3
- Sliding-window 3
- Trees 3
- रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग 3