機械学習のコーディングチャレンジ
42 問のコーディングチャレンジで機械学習を練習しましょう。難易度はやさしいものから難しいものまで。どれもブラウザで動き、すぐにテストでき、AI のレビューやコミュニティの解答と比べられます。
簡単 · 18 中級 · 20 難しい · 4
練習できるスキル: 勾配降下法Transformer回帰決定木誤差逆伝播法連鎖律AdamBPEGPT モデルMSEQ 学習ReLU と tanh
- Python · C++ · C#
- 自動テスト
- AIコードレビュー
- コミュニティの解答
- 226
- チャレンジ数
- 2
- 共有された解答
- 3
- 対応言語
すべてのチャレンジ
トピック、言語、難易度で検索できます。
中級
レイヤー正規化
各行を平均 0、分散 1 に正規化してからスケーリングとシフトを行います。すべての Transformer ブロックで使われます。
学べること
レイヤー正規化Transformer
まだ解答がありません
簡単
損失関数：MSE、MAE、交差エントロピー
平均二乗誤差、平均絶対誤差、二値交差エントロピーで、予測がどれだけ間違っているかを測ります。
学べること
MSE交差エントロピー
まだ解答がありません
難しい
2層ネットワークの誤差逆伝播法
sigmoid の隠れ層1つと sigmoid の出力1つを持つネットワークの、すべての重みとバイアスの勾配を計算します。
学べること
誤差逆伝播法連鎖律
まだ解答がありません
簡単
活性化関数の導関数
sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、tanh の各値での導関数を計算します。誤差逆伝播法が必要とする傾きです。
学べること
導関数誤差逆伝播法
まだ解答がありません
難しい
マルチヘッド・セルフアテンション
入力をクエリ、キー、値に射影し、複数のヘッドで並列にアテンションを計算して結合します。
学べること
マルチヘッドアテンション行列による射影
まだ解答がありません
難しい
XOR を解くニューラルネットワークを学習させる
すべてを組み合わせ、2-2-1 の sigmoid ネットワークを誤差逆伝播法で XOR を学習するまで訓練します。
学べること
ニューラルネットワークの学習XOR 問題
まだ解答がありません
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