Studoši

jel ovo moramo znati? ne sicam se da sam viđa ovo po prezentacijama

filip Čini mi se da je profesor rekao da ćemo te mini-grupe obraditi kasnije i da to sada ne trebamo znati.

Emma63194 dakle prezentacija o optimizaciji ne ulazi u meduispit ?

𝐓𝐇𝐄 𝐒𝐄𝐂𝐑𝐄𝐓 - 𝐂𝐋𝐔𝐁 Ne, nismo to radili.

Ima neko riješeno da si usporedim? Dala bih svoje rezultate ali me sram 😛.

[obrisani korisnik] mos pod a) podjelit ? 😃

[obrisani korisnik]

𝐓𝐇𝐄 𝐒𝐄𝐂𝐑𝐄𝐓 - 𝐂𝐋𝐔𝐁
Rjesio je cijeli taj ispit segvic na onoj snimci par postova gore

Rene da skuzio nakon sto sam poslo 😃

sta nije ovdje tu ovo krivo ?

I kaj nebi trebalo krenuti od kraja da se dode do ovog?
dL / dS2 = dL / dP * dP / dS2
sto je onda 1 / 1 - P * sigma(S2) * (1 - sigma(S2) i to je 0.66

𝐓𝐇𝐄 𝐒𝐄𝐂𝐑𝐄𝐓 - 𝐂𝐋𝐔𝐁

https://github.com/studosi-fer/DUBUCE/blob/master/ispiti/mi/2017-18/DUBUCE_2017-18_mi.pdf

ima neko ovaj meduispit rijesen mozda ?

Ima li neko rješenje 2. zadatka s meduispita 2017/2018?

l123

Nije mi jasno kod zadnjeg zadatka iz auditornih zadnji podzatadak, da je profesor isao po formuli pad(\mathbf{\frac{\partial L}{\partial \mathbf{q}}}, \lfloor k/2 \rfloor) * flip(\mathbf{w}) dimenzije od prvog dijela bi bile 5×1, a od drugog 3×1 pa bi rezultat konvolucije bio 3×1, a trebao bi biti 5×1. Jel meni nešto tu promaklo?

sheriffHorsey skuzio sam u meduvremenu, ako nema paddanja kod unaprijednog prolaza onda se u unatražnom stavlja k-1 nula pa onda sve ima smisla

jel ima iko ovo riješeno?

Zna li netko kako djeluje konvolucija kad iz npr. 2 ulazna kanala dobiva 1 izlazni kanal? Konkretno, radi se o 4. zad iz MI-2017, konvolucijski sloj 2 na ulazu prima 2 kanala, dakle 2 matrice, a na izlazu ima 1 kanal, dakle 1 matricu. Za obradu svakog ulaznog kanala ima po 1 matricu, to nije problem, međutim, kako se te matrice nakon obrade spoje? Je li se samo zbroje ili nešto drugo? Nisam našao nigdje drugdje primjer takvog rješenog zadatka

Konkretno,ovo je moje rješenje, nemam pojma je li dobro, pretpostavio sam da se rezultati konvolucija nad svakim kanalom zbrajaju:

indythedog Isto se događa kao i kad radiš linearnu kombinaciju iz 2 dimenziju u 1; svaki umnožak filtera s uzorkom ti iz X ulaznih kanala daje Y izlaznih kanala kroz neku agregacijsku funkciju. Najčešće je to suma, ali teoretski može biti bilo koja agregacijska funkcija. Mislim da se na predmetu podrazumijeva suma, ali ne sjećam se da to igdje eksplicitno piše. U PyTorchu je to tako ako nisu nešto u međuvremenu mijenjali.

Da ne krenem filozofirati, evo ti link na kojem je to animirano: https://towardsdatascience.com/conv2d-to-finally-understand-what-happens-in-the-forward-pass-1bbaafb0b148

indythedog jel možeš slikat taj zadatak kad riješiš?

M̵̧̩͑̀͝î̶͍̉ć̴̝̾́̀o̶̺̟̣͂̽ E super, puno ti hvala!

filip

Evo, nisam baš siguran da je točno al ovo je najbolje što sam ja znao rješit