Long Short-Term Memory Networks With Python - 人工知能に関する断創録
最近、仕事でRNNを扱うアプリケーションが多くなっています。そのようなわけで、今回からしばらくRNN（Recurrent Neural Network）についてまとめていこうと思います。参考資料は、 です*1。 この本は、RNNの様々なアーキテクチャを Keras で実装して解説しています。取り上げられているアーキテクチャは Vanilla LSTM Stacked LSTM CNN LSTM Encoder Decoder LSTM Bidirectional LSTM Generative LSTM などです。RNNのタスクというと機械翻訳、音声認識、Image Captioningなど大規模なデータと長い訓練時間が必要なタスクが一般的ですが、この本ではCPUでも訓練できるほど基本的なタスクが取り上られています（MNISTより簡単なレベル） Kerasでやってはこの本の真似になってしま
Understanding LSTM and its diagrams
Posted on August 27, 2015 Humans don't start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you… I’m not better at explaining LSTM, I want to write this down as a way to remember it myself. I think the above blog post written by Christopher Olah is the best LSTM material you would find. Please visit the original link if you want to learn LSTM. (But I did create some nice diagram
PytorchのLSTMとChainerのLSTMの違い ＋ 【PytorchのLSTMサンプルコード】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに ChainerとPytorchのLSTMの命名 LSTMの基本 Chainerの場合 Pytorchの場合 PytorchのLSTM 追記 はじめに Chainerを使っていた人がPytorchを使おうとした時、LSTMで躓くことがあるらしいです。 ChainerとPytorchのLSTMの命名 LSTMの基本 まず非常に基本的なことなのですが、LSTMの出力というのは、前回の出力とセルの状態、そして現在の入力に依存します。 実装上は、 となっており、実際戻り値のとが通常は全く同じものですが、とを保持しておいて、次回の入力にするという形でLSTMを構築します（ドロップアウトが入れば、の方のみ適用されたりしますが、まあそれは応用上の話）。 手持ちデータの系列の長さがならば、を逐次入れていくようなfor文を書けば、晴れてLSTMを実装できるというわけです（LSTMの内部の計算というの
Exploring LSTMs
LSTMs are behind a lot of the amazing achievements deep learning has made in the past few years, and they're a fairly simple extension to neural networks under the right view. So I'll try to present them as intuitively as possible – in such a way that you could have discovered them yourself. But first, a picture: Aren't LSTMs beautiful? Let's go. (Note: if you're already familiar with neural netwo
今更聞けないLSTMの基本 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングで畳込みニューラルネットに並ぶ重要な要素のであるLong Short-Term Memoryについて、その基本を解説します。 LSTMとは リカレントニューラルネットワーク LSTMの役割 LSTMの計算 Output Gate Input GateとForget Gate Forget Gate Input Gate LSTMの肝であるMemory Cell周辺 Forget Gate側の出来事 Input Gate側での出来事 Cellの手前での出来事 出力付近の話 LSTMの役割 セル付近の役割 Forget Gateが過去の情報をどれだけ保持するか決める 全体を通しての役割 最後に LSTMとは LSTMとはLong Short-Term Memoryの略です。 short-term memoryとは短期記憶のことであり、短期記憶を長期に渡って活用することを可能に
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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Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful LSTM In R | R-bloggers
https://dl.acm.org/doi/10.1162/neco.1997.9.8.1735
GitHub - dannyneil/public_plstm: Phased LSTM