LSTMに関するcaesar_wanyaのブックマーク (2)

  • ChainerでLSTMを使う (NStepLSTM, NStepBiLSTM) - Qiita

    import numpy as np from chainer import Variable import chainer.functions as F import chainer.links as L # 入力データの準備 x_list = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8]] # 可変長データ (4, 3, 2)の長さのデータとする x_list = [np.array(x, dtype=np.int32) for x in x_list] # numpyに変換する

    ChainerでLSTMを使う (NStepLSTM, NStepBiLSTM) - Qiita
  • わかるLSTM ~ 最近の動向と共に - Qiita

    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Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ

    わかるLSTM ~ 最近の動向と共に - Qiita
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