TensorFlowのRNNを基本的なモデルで試す - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TensorFlowにもRNN(Reccurent Neural Network) が実装されており，Tutorialもあるものの，例題自体が言語モデルを扱った少し複雑なもので，初学者にはとっつきにくいなと感じました． 今回は言語モデルでない，より単純なモデルを扱う問題を例に挙げ，TensorFlowでのRNN実装を試します． 注意 TensorFlowのバージョンがあがり，動かなくなっている部分があるので，こちら(TensorFlow RNN関連のimportやBasicLSTMCellでエラーが出た場合の対処(v 0.11r~))
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
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