신경망 코딩 챌린지
쉬운 문제부터 어려운 문제까지 17개의 코딩 챌린지로 신경망을(를) 연습하세요. 모든 챌린지는 브라우저에서 실행되며 즉시 테스트, AI 코드 리뷰, 비교할 수 있는 커뮤니티 풀이를 제공합니다.
쉬움 · 7 보통 · 8 어려움 · 2
연습할 기술: 경사 하강법역전파연쇄 법칙AdamMSEReLU와 tanhXOR 문제Xavier와 He 초기화가중합교차 엔트로피기울기내적
- Python · C++ · C#
- 자동 테스트
- AI 코드 리뷰
- 커뮤니티 솔루션
- 226
- 챌린지
- 2
- 공유된 솔루션
- 3
- 언어
모든 챌린지
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쉬움
손실 함수: MSE, MAE, 교차 엔트로피
평균 제곱 오차, 평균 절대 오차 또는 이진 교차 엔트로피로 예측이 얼마나 틀렸는지 측정합니다.
배우는 내용
MSE교차 엔트로피
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보통
레이어 정규화
각 행을 평균 0, 분산 1로 정규화한 뒤 스케일과 이동을 적용합니다. 모든 트랜스포머 블록에서 쓰입니다.
배우는 내용
레이어 정규화트랜스포머
아직 풀이가 없습니다
어려움
2층 신경망의 역전파
sigmoid 은닉층 하나와 sigmoid 출력 하나를 가진 신경망의 모든 가중치와 편향 기울기를 계산합니다.
배우는 내용
역전파연쇄 법칙
아직 풀이가 없습니다
쉬움
활성화 함수의 도함수
sigmoid, ReLU, Leaky ReLU, tanh의 각 값에서의 도함수를 계산합니다. 역전파에 필요한 기울기입니다.
배우는 내용
도함수역전파
아직 풀이가 없습니다
어려움
XOR을 푸는 신경망 학습시키기
모든 것을 합쳐서: 2-2-1 sigmoid 신경망을 역전파로 XOR을 학습할 때까지 훈련합니다.
배우는 내용
신경망 학습XOR 문제
아직 풀이가 없습니다
보통
경사 하강법으로 뉴런 학습시키기
순전파, 기울기 계산, 가중치 갱신을 반복해 예제로부터 sigmoid 뉴런을 학습시킵니다.
배우는 내용
경사 하강법학습 루프
아직 풀이가 없습니다
주제별로 보기
- Beginner 95
- ai 47
- 머신 러닝 42
- Strings 36
- Arrays 31
- math 21
- Simulation 19
- 신경망 17
- Numbers 16
- Advanced 15
- Dynamic-programming 12
- Parsing 12
- Competitive-programming 10
- Conditions 9
- Graphs 8
- Grids 8
- Loops 8
- 디자인 패턴 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
- 강화 학습 3