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#author("2020-06-27T15:28:07+09:00","default:takataka","takataka")
#author("2020-06-27T15:28:30+09:00","default:takataka","takataka")
*視覚認知計算特論 2020年度 第11回相当の活動 [#m983ee30]

この科目の Teams チームを参照してください．

*視覚認知計算特論 2020年度  演習課題その5 [#n984c650]

&color(red){''工事中''};
//&color(red){''工事中''};


- 課題の提出法や期限については，Teams 上で説明します

#contents

**課題A [#we169c6f]

***やること [#v8354f36]

- 以下の Colab Notebook を開いて実行，記された指示にしたがう．
//- Colab Notebook の扱いについては，[[Vision/2019/ex04]] 参照

***報告すること／もの [#hb4ad0ad]

+ 正しい関数 update() のコード
+ 実験結果とその考察

&gist(ddf857783a16e419cff07c8a9f8c7b67);

**課題B [#s565116c]

***やること [#v8354f36]

以下の Colab Notebook を開いて実行，記された指示にしたがう．
***報告すること／もの [#hb4ad0ad]

実験結果とその考察

&gist(204bf8eab7f347b2d01532e02b93fd47);


**課題C [#z228b3f0]

***やること [#v8354f36]

- 以下の Colab Notebook を開いて実行，記された指示にしたがう．

***報告すること／もの [#hb4ad0ad]

- 実験結果とその考察
-- NN クラスの中身をいじることで，中間層の数を変えることができます．さらに，nn.Linear() の引数をいじることで，ニューロン数を変えることができます．いろいろ設定を変えて実験し，結果を比較しましょう．
-- メニューから 「ランタイム」> 「ランタイムのタイプを変更」> 「ハードウェアアクセラレータ」を None から GPU へ変更，とすることで，GPU を使って実行させることができるようになります．CPU の場合と GPU の場合の違いも考察しましょう．


&gist(baeeaa0841d32ee3d7f70bf2ce058da1);