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今更ですが、RNNについてです。 RNNもCNNと同様に約２年前に実装していましたが、なかなか書けませんでした。少し時間ができたので、書きます。 RNNですが、例によってMNISTを使って確かめます。 時系列データ RNNは、例えば、株価の推移、商品の売り上げなど時刻ごとに変化するデータの予測に用いられます。 次元としては、以下のような２次元データです。 (t, d) t:時系列長、d:説明変数 tは、月次データの12か月分であれば12、日々データで1週間分であれば7になります。 ここでは、MNISTの画像を時系列データとみなします。 MNISTの画像の例です。 以下のように、上部のピクセルから順に1時刻、2時刻となり最後が28時刻です。 (28,28)のデータになります。 スキャナで上から順番に読み込んでいくイメージです。 RNN（リカレントニューラルネットワーク） 時系列データは、前時
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MNISTの予測をディープラーニング(ニューラルネットワーク)で行います。実は、ディープラーニング(ニューラルネットワーク)の実装は簡単です。数十ステップで98%程度の精度を達成できます。 （注意事項） ディープラーニング(ニューラルネットワーク)の学習方法を理解すること目的としたプログラムです。MNISTデータ程度のデータを想定しています。大量のデータやデータによっては、この実装だけは対応できません。。あくまでもディープラーニング(ニューラルネットワーク)の基本を理解するという視点でご覧ください。 ニューラルネットワーク 以下のような図を見たことがありますか？脳を模倣したニューラルネットワークです。 緑枠が脳細胞を表すニューロンです。ニューロンとニューロンの間はシナプス（青の◆）で結合しています。シナプスでのデータの受け渡し度合いを重み($ w $)で表します。ニューロン間の結合の度合い
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