Chainerで学ぶLSTM - kivantium活動日記
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ています。ノーフリーランチ定理が示唆するように万能の機械学習器は存在しないため、対象とするデータの特徴を捉えた学習器を構築することが機械学習の精度を上げる上で重要になります。 そこで今回は時系列データの解析に向いた回帰結合ニューラルネットワーク(recurrent neural network, RNN)の精度を上げるのに重要なLSTMを取り上げます。 この記事では誤差逆伝搬などのニューラルネットワークの基本知識は説明しません。誤差逆伝搬についてはPRMLの5章やNe
基本的なRecurrent Neural Networkモデルを実装してみた - Qiita
Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネット）に関心はあるが，なかなかコード作成に手がつかない，このようなケースが多くないだろうか？理由はいくつかあるが，私の場合は次のようなものが思い当たる． 単純にネットワークの構成が複雑．MLP(Multi-layer Perceptron)から入門してCNN(Convolutional-NN)に進むまでは，特殊なLayerがあるにせよ，信号の流れは順方向のみであった．（誤差の計算は除く．） MLPやCNNにおいては分かりやすい例題，（Deep Learningの’Hello World'と称される）"MNIST" があったが，そのような標準的な(スタンダードな）例題がRNNにはない． 因みにTheanoのDeep LearningやTensorFlowのTutorialは，言語モデルを扱ったものである．言語モデルに精通され
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