動的なDeepLearningによる時系列データの予測 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 動的なDeepLearningによる時系列データの予測 時間の経過とともに展開していくイベントを予測することは、オプション価格決定や、病気の進行、音声認識、サプライチェーン管理などを扱う多くのアプリケーションにとって不可欠な機能です。と同時に、こうした予測は難しいことでも知られています。 全体的な結果を予測するのではなく、特定の時刻に発生するイベントの一連の動き ( シーケンス ) を正確に予測することを目指します。物理学のノーベル賞受賞者である Niels Bohr 氏は、「予測は非常に難しいもので、未来については特にそうです。」と述べています。 このブログ記事では、AWS での深層学習アプローチを使用した時系列予測の高度なテクニックについて見ていきます。この投稿では、任意の時系列値予測に注目します。ですので、時系列を研究している読者にとっ
TensorFlow(LSTM)で株価予想 〜 株予想その１ 〜 - Qiita
はじめに 新しく株投資の勉強を始めるのでそのメモを残していきます。 目標、機械学習やディープラーニングを使って株価予想します。 勉強を始めるにあたり、先ずは以下の本を確認。 ※ 株が動く条件は「業績がよい」「PERが低い」「チャートの形が良い」らしい。 各々スクレイピングで持ってきて予測していきたいと思います。 [補足] 普段は株以外に競馬予想 sivaを運用しています。 連対的中率 ： 約 86% 回収率 ： 約 136% twitter始めました。 フォローお願いします。 なぜ株か？ 以下の見解から株を選んでみました。 ◆ 競馬などのギャンブル 0 or 100のリターンも大きいがリスクが大きい。 ◆ FX 儲かる人の反面に損する人がいるので、性分に合わない。 ◆ bitcoin 価値が確立されてないので、暴落の恐れも考えられる。 ◆ 株 株に関してはみんなが儲かる仕組みである。 先ず
Deep Learningによる株価変動の予想 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
次世代システム研究室のJK（男）です。初ブログです。 よろしくお願いします。 今回はディープラーニングの中でも、時系列解析に強いLSTM（Long short-term memory）を紹介します。時系列解析のひとつのターゲットが金融商品の価格予想です。最近、英国のEU離脱で市場が大荒れですが、そういう市場の荒れ具合を予想できたら色々と嬉しいですよね。そんな予想をディープラーニングでやってみた、というのが今回の主旨です。 この記事は、参考文献[1]の論文を参考にしました。今回の記事に興味を持ったら、ぜひ読んでみてください。 1. LSTM LSTMは、RNN (Recurrent Neural Network)の改良版です。 そこで、まずRNNについて解説します。 RNNはディープラーニングの一種ですが、普通のニューラルネットと違い、現在の入力値に加えて自身の前の状態を入力しています。詳し
再帰型ニューラルネットワーク: RNN入門 - Qiita
再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は自然言語処理の分野で高い成果をあげ、現在最も注目されているアルゴリズムの一つです。しかしながら、その人気が先走りして実際にRNNがどのように動くのか、構築するのかを解説する書籍は限られているように思います。この投稿はその部分にフォーカスを当てて友人のDenny（WildMLブログの著者）と一緒に書きました。 さてRNNベースの言語モデルを解説したいと思います。言語モデルの用途は2つあります。1つ目は文章が実際にどのくらいの確率で現れるのかのスコアリングをすること。このスコアは文法的に、セマンティクス的に正しいかどうかの判断基準となります。このようなモデルは例えば機械翻訳などに使われています。次に2つ目ですが、言語モデルは新たなテキストを生成することができる点 (ちなみに個人的にこちらの方がよりCoolな用途だと思っています)。また、英語ですがAndr
CNNを利用した自然言語処理技術まとめ（2017年1月） - 終末 A.I.
年末に Language Modeling with Gated Convolutional Networks が一部界隈でバズったこともあり、CNNを用いた自然言語処理が注目を集め始めています。今年の後半あたりには、派生手法や関連手法が多く登場していくのではないかと思われます。 CNNはRNNに比べて並列処理に優れているため、処理速度が圧倒的に速いという利点がありますが、時系列データの処理に特化したRNNと比べると、特に言語モデルにおいては最終性能がやや劣っているという理解が一般的でした（テキストクラシフィケーションではタスクによってはCNNのほうが性能がいいものもありました）。 Gated Convolutional Networks では、Gated Linear Unit および Residual 層を利用し学習を効率化することにより、WikiText-103 のタスクで stat
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