今度こそわかるぞRNN, LSTM編 - Qiitaはじめに GW中になにか一つアウトプットしたいと思ったので、自分が最初見たとき、ん？と思ったLSTMについて詳しく書いてみようと思います。 ところどころ数式も交えながら、なるべくわかりやすく書いていきたい所存です・・・！ シーケンスモデルの分類 本題に入る前にまず、シーケンス（系列データ）についてまとめます。 シーケンスモデルは以下の分類ができます。 one to one 入力データも出力データも固定サイズのベクトルである一般のニューラルネット。 one to many 入力データはシーケンスではないが、出力データはシーケンスである。 例として、画像キャプショニングがある。 画像キャプショニングでは、入力は画像であり、出力は英語のフレーズになる。 many to one 入力データはシーケンスだが、出力データは固定サイズのベクトルである。 例えば感情分析では、入力はテキストベースであり、出
