Seq2Seq まとめ - higepon blog
以前作った Seq2Seq を利用した chatbot はゆるやかに改良中なのだが、進捗はあまり良くない。学習の待ち時間は長く暇だし、コード自体も拡張性が低い。そういうわけで最新の Tensorflow のバージョンで書き直そうと思って作業を始めた。しかし深掘りしていくと Seq2Seq の詳細を分かっていなかったことが発覚したのでここにまとめる。間違いを見つけたらコメントか @higepon まで。 Seq2Seq のすべてを解説するのではなく、Tensoflow/nmt/README.md のチュートリアルをベースにする。読んだだけでは、理解できなかった部分を補っていく形で進める。 必要とされる前提知識 DNN の基礎。構造、training、 loss とかそういう話。back prop は別に理解できなくても可。 RNN の基礎。RNN が時系列の扱いに向いているとか。RNN の構
時系列予測を一次元畳み込みを使って解く with Keras - Qiita
こんにちはみなさん。 本記事はKerasアドベントカレンダーの6日目となります。 他の方と比べてしょうもない記事ですが、がんばります。 時系列予測とか時系列解析をするのに、機械学習界隈で一般的な手法はRNN ( リカレントニューラルネットワーク ) だと思うのですが、これの理論て結構難しくて、特にLSTMなんて、私は未だによくわからないし、コードを見てもちんぷんかんぷんです。 そんなの知らなくてもとりあえず動けば問題ないっちゃ問題ないんですが、やっぱりある程度自分が動きを理解できているもののほうが、安心して使えるというものです。 というわけで、一次元畳み込みを使って時系列解析をするという話が出てきているので、kerasを使ってその使い心地を調べてみました。 一次元畳み込み 畳み込み( Convolution ) を使ったニューラルネットワーク ( CNN ) は、今や機械学習の代名詞のよう
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