Quasi-Recurrent Neural Network（QRNN）の GitHub既存スクリプト で、NLPデータ以外 の 数値時系列データ の ２クラス分類タスク が 解けるはず な 件 - Qiita
GitHub にある DingKe/qrnn/ の サンプルコード imbd_qrnn.py https://github.com/DingKe/qrnn/ は、 from keras.datasets import imdb で、kerasの組み込みデータセット imdb を 読み込んで いる。 このデータは、以下 の 公式解説 に よる と、 Keras Documentation データセット 「IMDB映画レビュー感情分類」 IMDB映画レビュー感情分類 感情(肯定/否定)のラベル付けをされた、25,000のIMDB映画レビューのデータセット。レビューは前処理済みで、各レビューは単語のインデックス(整数値)のシーケンスとしてエンコードされている。便宜上、単語はデータセットにおいての出現頻度によってインデックスされている。そのため例えば、整数値"3"はデータの中で3番目に頻度が多い単
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
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