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長・短期記憶 - Wikipedia
長・短期記憶 (LSTM) セルはデータを連続的に処理し、長時間にたってその隠れ状態を保持することができ... 長・短期記憶 (LSTM) セルはデータを連続的に処理し、長時間にたってその隠れ状態を保持することができる。 長・短期記憶(ちょう・たんききおく、英: Long short-term memory、略称: LSTM)は、深層学習(ディープラーニング)の分野において用いられる人工回帰型ニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャである[1]。標準的な順伝播型ニューラルネットワークとは異なり、LSTMは自身を「汎用計算機」(すなわち、チューリングマシンが計算可能なことを何でも計算できる)にするフィードバック結合を有する[2]。LSTMは(画像といった)単一のデータ点だけでなく、(音声あるいは動画といった)全データ配列を処理できる。例えば、LSTMは分割されていない、つながった手書き文字認識[3]や音声認識[4][5]といった課題に適用可能である。ブルームバーグ ビジネスウィーク誌は「これらの
2020/01/27 リンク