Kerasで実装するSeq2Seq −その4 Attention - Qiita
本稿では、KerasベースのSeq2Seq（Sequence to Sequence）モデルによるチャットボット作成にあたり、Attention機能をBidirectional多層LSTM(Long short-term memory)アーキテクチャに追加実装してみます。 １． はじめに 本稿はSeq2SeqをKerasで構築し、チャットボットの作成を目指す投稿の4回目です。前回の投稿では、Bidirectional多層LSTMのSeq2Seqニューラルネットワークを構築しましたが、今回は、これにAttention機能を追加します。 また、これまでの結果では、生成された応答文の内容が今一つだったので、Early stoppingをやめてとことん訓練したら、どの程度ましになるか確認してみます。 ２． 本稿のゴール 以下のとおりです。 Attention付きニューラルネットワークの構築と、訓練
Kerasで実装するSeq2Seq −その3 多層LSTMとBidirectional - Qiita
本稿では、KerasベースのSeq2Seq（Sequence to Sequence）モデルによるチャットボットを、Bidirectionalの多層LSTM(Long short-term memory)アーキテクチャで作成し、Google Colaboratory上で動かしてみます。 １． はじめに 本稿はSeq2SeqをKerasで構築し、チャットボットの作成を目指す投稿の3回目です。前回の投稿では、単層LSTMのSeq2Seqニューラルネットワークを構築しましたが、今回は、これをBidirectionalの多層LSTMに拡張します。 ２． 本稿のゴール 以下のとおりです。 ニューラルネットワーク（Bidirectional多層LSTM）の構築と、訓練 応答文生成 なお、本稿の前提となる動作環境は、冒頭でも触れたとおり、Google Colaboratoryです。 ただし、Google
Kerasで実装するSeq2Seq −その２ 単層LSTM - Qiita
本稿では、KerasベースのSeq2Seq（Sequence to Sequence）モデルによるチャットボットを、LSTM(Long short-term memory)単層のアーキテクチャで作成し、Google Colaboratory上で動作させてみます。 １． はじめに 本稿はSeq2SeqをKerasで構築し、チャットボットの作成を目指す投稿の2回目です。前回の投稿で、訓練データを準備しましたので、今回は単層LSTMのSeq2Seqニューラルネットワークを構築して、訓練と応答文生成を行います。 ２． 本稿のゴール 以下のとおりです。 ニューラルネットワーク（単層LSTM）の構築と、訓練 応答文生成 なお、本稿の前提となる動作環境は、冒頭でも触れたとおり、Google Colaboratoryです。 ただし、Google Colaboratoryでは、TensorflowやKera
Kerasで実装するSeq2Seq －その１ 日本語訓練データの準備 - Qiita
本稿では、Seq2Seq（Sequence to Sequence）モデルによるチャットボットをKerasベースで作成するにあたり、学習用の日本語会話データ収集、整形、品詞分解手順を記述します。実行環境は、Google Colaboratoryを想定します。 １． はじめに Kerasは少ないコードでニューラルネットワークを構築することができ、大変重宝しています。あまりに便利なので、KerasベースでSeq2Seqを実装しようと思ったときにも、「Seq2Seqレイヤー」のようなものがすでにあって、1行で実装完了！などと言ったことを期待していましたが、残念ながらそうではありませんでした。 そこで、Keras : Ex-Tutorials : Seq2Seq 学習へのイントロを参考に、Kerasベースの日本語チャットボット作成に挑戦してみます。 ２． 本稿のゴール 以下の段取りを踏んで、Seq
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