RNN：時系列データを扱うRecurrent Neural Networksとは

Recurrent Neural Networksとは何か RNNの応用事例 機械翻訳 音声認識 画像の概要生成 説明文からの画像生成 知っておくと便利なRNNの種類と進化 Simple RNN LSTM GRU Bi-directional RNN Attention RNN Quasi-Recurrent Neural Network TensorFlowによるRNNの実装 まとめ 参考文献 人間は、目の前で起きた出来事から、次に起こりそうな出来事を予測しながら文脈を読んで判断を下すことができます。例えば、車を運転している際に歩行者が飛び出しそうだと思えば、十分な間隔を置いて走行することが出来るでしょう。 また、現実世界は時間の制約を受ける事象はたくさんあります。アニメーションなどのストーリーでは、前回の文脈を前提として次の展開が進んでいきます。 Recurrent Neural Ne

[shogen2018]

今更ながらRNN,LSTMの勉強になる。

[reboot_in]

“Attention RNNは、その名の通り人間の「注意」を参考に設計されたモデルです。人間の視界は、集中している部分だけが高解像度となり、それ以外の部分の周辺視力は0.1程度になると言われています。文章であれば、翻訳す

[Shone]

超わかりやすい　　"入力は可変長の長さの単語列です。RNNは内部に状態を持ち、入力から次の状態へと遷移させることで状態を保持します。最後の単語が終わった時に、出力を予測させることができます。"

[hsato2011]

LSTM deeplearning 説明が良い　わかりやすい　輪講

[Kanasansoft]

RNNの解説。RNN/LSTM/GRU/Bi-directional RNN/Attention RNN/Quasi-Recurrent Neural Networkの解説。TensorFlowによる実装例。