LSTMネットワークの概要 - Qiita
Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 リカレントニューラルネットワーク 人間は毎秒ゼロから思考を開始することはありません。このエッセイを読んでいる間、あなたは前の単語の理解に基づいて、各単語を理解します。すべてを捨てて、またゼロから思考を開始してはいません。あなたの思考は持続性を持っています。 従来のニューラルネットワークは、これを行うことができません、それは大きな欠点のように思えます。たとえば、映画の中の各時点でどのような種類の出来事が起こっているかを分類したいと想像してください。従来のニューラルネットワークが、映画の前の出来事についての推論を後のものに教えるためにどのように使用できるかは不明です。 リ
TensorFlowチュートリアル - TensorFlowメカニクス101（翻訳） - Qiita
TensorFlow のチュートリアル（TensorFlow Mechanics 101） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/tf/index.html#tensorflow-mechanics-101 の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 コード： tensorflow/examples/tutorials/mnist/ このチュートリアルの目標は、（古典的）MNIST データ・セットを使用して手書き数字を分類するためのシンプルなフィードフォワード・ニューラルネットワークを訓練・評価するために TensorFlow を使用する方法を示すことです。このチュートリアルの対象読者は、TensorFlow を使用することに関心のある、機械学習の経験があるユーザーです。 これらのチュートリア
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