再帰型ニューラルネット in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会

3. 本章で扱う問題  サンプル毎に系列長が違うデータをどう扱うか？ ニューラルネット           1.0 9.0 3.0 入力ベクトル系列 出力ベクトル系列           6.0 5.0 2.0           2.0 4.0 6.0        1.0 9.0       6.0 3.0       7.0 3.0  固定次元 固定次元 可変 入力と同じ系列長 4. 応用  自然言語処理  途中までの文章から次の単語を順次予測  音声認識  短時間フレーム毎の音素認識 We can get an idea of the quality of the leaned feature 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9