わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
TensorFlowで機械学習と戯れる: LSTMでユーザの行動を予測するモデルを作る実験 - Qiita
はじめに LSTM(Long Short Term Memory) は時系列データの学習によく用いられているものです。 わかるLSTM ～ 最近の動向と共にの記事がとても詳細に説明されています。 上記でも解説されていますが、LSTMは例えば「今までの単語列を入力として、もっともらしい次の単語を予測する」というような「文章の生成」に使うことができます。 このLSTMを使って、例えば、Webサービスにアクセスする 「ユーザの行動」を「単語」 とみなせば 「ユーザの一連の行動」は「文章」 とみなせるわけで、 「こういう行動を取ってきた人は、次にこういう行動を行う」という予測モデルが作れないかと考えました。 この予測モデルが作れれば、あとは文章生成のような形で 行動生成 ができます。つまり、ある種の ユーザ行動のシミュレーション ができることになります。 ユーザがある程度アクセスすれば、 このまま
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