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タグ LSTM

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ビーフストロガノフはどのくらい強いのか - Qiita

2021/08/30 このエントリーをはてなブックマークに追加 291 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ビーフストロガノフ Qiita ディープラーニング 一種 単語

食べ物で強そうな名前のものは?というお題があったときに出がちなのは「ビーフストロガノフ」です。確かに強そうですが、もっと強そうな食べ物もあるような気がします。 今回はディープラーニングの一種であるLSTMとライブラリKerasを使って、食べ物に限らず単語の強さの定量化をしてみようと思います。 方針 まず、件... 続きを読む

【理論から実践まで】動かしながら学ぶ!ゼロからわかる再帰的ニューラルネットワーク(RNN) - LABOT 機械学習エンジニアブログ

2019/06/28 このエントリーをはてなブックマークに追加 54 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip RNN ニューラルネットワーク Keras LABOT 理論

この記事では再帰的ニューラルネットワーク (RNN) について解説をします。RNN の理論的な説明から入り、Keras を用いて実際に RNN を動かしてみます。単純RNN (SimpleRNN), LSTM, 双方向RNN (bidirectional RNN), deep RNN を用いてモデリングをします。なおこの記事はGoogle Colaboratory で動かすことができ、実行しな... 続きを読む

O'Reilly Japan - ゼロから作るDeep Learning ❷

2018/07/05 このエントリーをはてなブックマークに追加 82 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip O'Reilly Japan Deep learning

コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第2弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラー... 続きを読む

LSTMでバイナリデータを読む~あるいはニューラルネットワークによるJPEGの再評価~ - Qiita

2017/12/01 このエントリーをはてなブックマークに追加 58 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip バイナリデータ ニューラルネットワーク Qiita JPEG

この記事では以下の内容をはなします バイナリデータをそのままニューラルネットワークに突っ込むことができる グリッチJPEG画像も認識できる CNN+LSTMの構造がよくバイナリデータを学習する JPEGはロバストな画像的特徴を捉えやすいバイナリフォーマットである バイナリデータ認識と画像認識の違い 学会発表のためバンコクに来ています。 @Hi-king です。この記事は ドワンゴ Advent C... 続きを読む

深層学習 を 用いた 異常値検知 手法まとめ 〜 (Denosing) AutoEncoder, LSTM, TDA(Topological Data Analysis) + CNN - Qiita

2017/08/24 このエントリーをはてなブックマークに追加 323 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 深層学習

オーソドックス な アプローチ(一般的手法) まず は、以下 が よくまとまっている。 株式会社クロスコンパス・インテリジェンス(2016.10.5)「NVIDIA GPU TECHNOLOGY CONFERENCE JAPAN 2016 Industry Deep Learning」 異常値予測 を 行う アプローチ としては、以下 が 一般的な考え方 の ようだ。 (データ量の多い)正常時のデ... 続きを読む

AIに架空の歴史を書かせてみた。結果...

2017/08/03 このエントリーをはてなブックマークに追加 57 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 歴史 結果 RNN Wikipedia 時系列

AIに文章を作らせる方法概要(LSTM) 架空の名前から架空の人物の歴史概要を作成してみました。 やり方としては、wikipediaの人物の概要の部分を抜き出してRNNにトレーニングさせます。 そのトレーニングさせたモデルに対して名前を入力すると、その人物の概要を出力してくれるようにします。 RNNとは、Recurrent Neural Networksの略で、時系列の情報を学習させるためのニュー... 続きを読む

LSTMを超える期待の新星、QRNN - Qiita

2016/12/12 このエントリーをはてなブックマークに追加 95 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Qiita RNN 新星 CNN 期待

RNN「これってもしかして」 CNN「わたしたちのモデルが・・・」 「「入れ替わってる~~~!?」」 というわけでQRNN、QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKSとは、RNNの機構をCNNで「疑似的(QUASI)に」実装するというモデルです。これにより、既存のRNN(というかLSTM)が抱えていたいくつかの問題の解決を試みています。 元論文は以下となります。 QUASI-R... 続きを読む

Chainerで学ぶLSTM - kivantium活動日記

2016/01/31 このエントリーをはてなブックマークに追加 63 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Chainer ニューラルネットワーク CNN ネットワーク

2016 - 01 - 31 Chainerで学ぶLSTM このブログで何回も取り上げているように、 ニューラルネットワーク を用いた 機械学習 はかなりの力を発揮します。畳み込み ニューラルネットワーク (convolutional neural network, CNN)は画像中で近くにあるピクセル同士の関係に注目するなど画像の特徴をうまくとらえたネットワークを構築することでかなりの成功を収め... 続きを読む

MachineLearning - わかるLSTM ~ 最近の動向と共に - Qiita

2015/12/14 このエントリーをはてなブックマークに追加 363 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Qiita MachineLearning 動向 一種 指摘

Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2~3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong-Short Term Memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在... 続きを読む

 
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