Ubuntu 18.04 画面解像度・マルチモニターのエラー対処 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
KerasのLSTM model.predictを解読した話 - Qiita
概要 KerasやTensorflowを使用してニューラルネットワークの重みを計算したものの、それをどうやって実アプリケーション（iPhoneアプリとか、Androidアプリとか、Javascriptとか）に使えば良いのかって、意外と難しい。 単純なニューラルネットワークとなれば、単純で良いのだが、今回LSTMで学習した重みを使用する必要があったので、KerasのLSTMのPredictの内容を解読した。 学習済みの重みはmodel.get_weights()で取ってこれるが、こいつに関する情報がググっても全く出てこない。 結局、コードを書いて、ごちゃごちゃ手当たり次第に試していった結果、model.get_weights()で取ってくる重みは、 1つ目(インデックス0)：LSTMの入力層の入力に対する重み、入力ゲートの重み、出力ゲートの重み、忘却ゲートの重み 2つ目(インデックス1)：隠
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