気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
qiita.com/eS5tYXRzdWRhエントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
0
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
tf.keras.layers.GRUの仕組みを手組みで確認する - Qiita
目的 Tensorflow.Kerasに用意されているRNNレイヤーの構造を、手組みの場合と比較しながら理解します。 ... 目的 Tensorflow.Kerasに用意されているRNNレイヤーの構造を、手組みの場合と比較しながら理解します。 対象 本稿では、RNNレイヤーの1つであるGRUを対象とします。 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/GRU 前提 公式ドキュメント、専門書およびweb上の情報等を参考にリバースエンジニアリングを行いながら、結果を比較することで計算式、および重み行列とKerasレイヤーのパラメータとの対応関係を抽出しました。ソースコードを見て厳密に確認したわけではないため、100%正しい記載になっていない可能性がありますが、理解のためには十分かなと思います。 実行結果は以下の環境で計算した結果となります。 Python: 3.10.6 Tensorflow: 2.12.0 (tensorflow-aarch6
qiita.com/eS5tYXRzdWRh
natgeo.nikkeibp.co.jp
automaton-media.com
anond.hatelabo.jp
tonkotsuboy.github.io
togetter.com
zenn.dev/schroneko
speakerdeck.com/yusukebe
tech-blog.rakus.co.jp
levtech.jp
tech.techtouch.jp
internet.watch.impress.co.jp
www.xlsoft.com
fo-tre.com
shel-kimura.com
jasaga.or.jp
suumo.jp
engineers.ntt.com
foneslife.com
