LSTMを超える期待の新星、QRNN - Qiita
RNN「これってもしかして」 CNN「わたしたちのモデルが・・・」 「「入れ替わってる～～～！？」」 というわけでQRNN、QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKSとは、RNNの機構をCNNで「疑似的(QUASI)に」実装するというモデルです。これにより、既存のRNN(というかLSTM)が抱えていたいくつかの問題の解決を試みています。 元論文は以下となります。 QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKS 作者によるブログ 作者の方のブログにChainerのサンプルコードがあったので、それを元にTensorFlowで実装してみました。早く動かしたい！という方はこちらを見てみてください。 icoxfog417/tensorflow_qrnn (Starを頂ければ励みになります m(_ _)m) 本記事では、この研究のモチベーションとそのアプローチについ
[PDF] 最適化から見たディープラーニングの考え方 得居 誠也
c � 1. 5 2011 10 [1] ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012 2 10 [2, 3] 1 [4] [5] 2. x ∈ X y ∈ Y z = (x, y), Z = X × Y Preferred Networks 113–0033 2–40–1 4 tokui@preferred.jp S = {zi}N i=1 ⊂ Z f : X → Y F = {fθ|θ ∈ Θ} fθ ∈ F F zi S f z = (x, y) �(f, z) f(x) y ES(f) = ( � z∈S �(f, z))/N ES(f) f z = (x, y) E(f) = Ez[�(f, z)] E(f) E(f) f f [6] f� F f� F F ˆ fF E(f) E(f� ) E(f
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
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