ニューラルネットワークのコーディングチャレンジ
17 問のコーディングチャレンジでニューラルネットワークを練習しましょう。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 · 7 中級 · 8 難しい · 2
練習できるスキル: 勾配降下法誤差逆伝播法連鎖律AdamMSEReLU と tanhTransformerXOR 問題Xavier と He の初期化オプティマイザーオンライン学習シグモイド
- 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。
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
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
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
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
トピックから探す
- Beginner 95
- ai 47
- 機械学習 42
- Strings 36
- Arrays 31
- math 21
- Simulation 19
- ニューラルネットワーク 17
- Numbers 16
- Advanced 15
- Dynamic-programming 12
- Parsing 12
- Competitive-programming 10
- Conditions 9
- Graphs 8
- Grids 8
- Loops 8
- デザインパターン 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
- 強化学習 3