TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる CNN編 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
LSTMを超える期待の新星、QRNN - Qiita
RNN「これってもしかして」 CNN「わたしたちのモデルが・・・」 「「入れ替わってる～～～！？」」 というわけでQRNN、QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKSとは、RNNの機構をCNNで「疑似的(QUASI)に」実装するというモデルです。これにより、既存のRNN(というかLSTM)が抱えていたいくつかの問題の解決を試みています。 元論文は以下となります。 QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKS 作者によるブログ 作者の方のブログにChainerのサンプルコードがあったので、それを元にTensorFlowで実装してみました。早く動かしたい！という方はこちらを見てみてください。 icoxfog417/tensorflow_qrnn (Starを頂ければ励みになります m(_ _)m) 本記事では、この研究のモチベーションとそのアプローチについ
TensorFlow User Group #1を開催しました - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話
Googleさんのオフィスを借りて10/7に立ち上げたTensorFlow User Group(TFUG)のミートアップを開催させていただきました。 GoogleのGregさん初め、非常に豪華なスピーカーを招いて開催できました。 tfug-tokyo.connpass.com Googleブレインチームのco-founderのGregさんの参戦によりTVの取材が入るなどしました。AIってすごいんすね。（主催者が言うな） また、山口さんの発表中にはみんなでラジオ体操も行い、一体感もかなりある会となったのではと思っています！！！ ライブ配信も行いましたので、もし参加できなかった方で興味がある方は御覧ください。なんと濃密な3hだったのか。 TensorFlow User Group #1 Gregさん、山口さん、中原さんの資料は公開されているので合わせてどうぞ。 Gregさんの資料 goo.g
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