リカレントニューラルネットワークの理不尽な効力（翻訳） - Qiita
Andrej Karpathy 氏のブログ記事 http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 リカレントニューラルネットワークには何か魔法のようなところがあります。画像説明（Image Captioning）のために初めてリカレントニューラルネットワークの訓練をした時のことを、私はまだ覚えています。わずか数十分間の訓練で、最初のベイビーモデル（適当に選んだハイパーパラメータを持つ）は、意味を成すのかどうかという画像について、すばらしい説明を生み出し始めました。モデルの単純さの割に結果の品質は、時に、それまでの予想を打ち砕きますが、これがその時でした。当時この結果がとても衝撃的だったのは、一般的に RNN は訓練することが難しいと思われていたためでした（より多くの経
Wise.io – Machine Learning for the Industrial Internet of Things
Machine Learning for the Industrial Internet of Things Minds+Machines is the premier Industrial Internet event featuring keynotes from industry luminaries, insightful forums, and hands-on demos. Wise.io hosted its first Industrial Machine Learning Workshop (IMLW17) on October 24, 2017. View our presenters. Our flagship product, Wise Support, is now part of AnswerIQ! Wise.io is a well-resourced, r
Music Generation with Deep Learning
The use of deep learning to solve problems in literary arts has been a recent trend that has gained a lot of attention and automated generation of music has been an active area. This project deals with the generation of music using raw audio files in the frequency domain relying on various LSTM architectures. Fully connected and convolutional layers are used along with LSTM's to capture rich featu
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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
Time Series Forecasting with the Long Short-Term Memory Network in Python - MachineLearningMastery.com
The Long Short-Term Memory recurrent neural network has the promise of learning long sequences of observations. It seems a perfect match for time series forecasting, and in fact, it may be. In this tutorial, you will discover how to develop an LSTM forecast model for a one-step univariate time series forecasting problem. After completing this tutorial, you will know: How to develop a baseline of p
New York Stock Exchange
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Lstm shannonlab
3. LSTMとは？ Long Short-Term Memory「長・短期記憶」のこと。 そもそも単純なRNNでは長期にわたる記憶ができない。LSTMはこの問題 点を改善する１手法。 それってどういうこと？そもそもRNNってなんだっけ？ 4. RNNってなんだったっけ・・・？ Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネットワーク）の略。 通常のDNNには時系列データを処理する仕組みがない。 RNNは時系列データを処理できる。 5. RNNの順伝播における入力のしかた（１） 画像 および を入力する場合 t=1, ２, ３ 1 2 1 7 9 8 2 3 4 é ë ê ê ê ù û ú ú ú 10 20 30 40 50 60 70 80 90 é ë ê ê ê ù û ú ú ú 出力層 入力層中間層 １ ２ １ ７ ９ ８ ２
Deep Learningによる株価変動の予想 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
次世代システム研究室のJK（男）です。初ブログです。 よろしくお願いします。 今回はディープラーニングの中でも、時系列解析に強いLSTM（Long short-term memory）を紹介します。時系列解析のひとつのターゲットが金融商品の価格予想です。最近、英国のEU離脱で市場が大荒れですが、そういう市場の荒れ具合を予想できたら色々と嬉しいですよね。そんな予想をディープラーニングでやってみた、というのが今回の主旨です。 この記事は、参考文献[1]の論文を参考にしました。今回の記事に興味を持ったら、ぜひ読んでみてください。 1. LSTM LSTMは、RNN (Recurrent Neural Network)の改良版です。 そこで、まずRNNについて解説します。 RNNはディープラーニングの一種ですが、普通のニューラルネットと違い、現在の入力値に加えて自身の前の状態を入力しています。詳し
Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras - MachineLearningMastery.com
Time series prediction problems are a difficult type of predictive modeling problem. Unlike regression predictive modeling, time series also adds the complexity of a sequence dependence among the input variables. A powerful type of neural network designed to handle sequence dependence is called a recurrent neural network. The Long Short-Term Memory network or LSTM network is a type of recurrent ne
LSTMネットワークの概要 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 ##リカレントニューラルネットワーク 人間は毎秒ゼロから思考を開始することはありません。このエッセイを読んでいる間、あなたは前の単語の理解に基づいて、各単語を理解します。すべてを捨てて、またゼロから思考を開始してはいません。あなたの思考は持続性を持っています。 従来のニューラルネットワークは、これを行うことができま
Understanding LSTM Networks -- colah's blog
Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw everything away and start thinking from scratch again. Your thoughts have persistence. Traditional neural networks can’t do this, and it seems like a major shortcoming. For example, imagine you want to
ディープラーニングでFXシステムトレード - Qiita
FXシストレプログラムのディープラーニング版を作ろうとして、 偶然で最強のアルゴが誕生した（機械学習でFXシステムトレード） - Ryoの開発日記 に、 [TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita のTensorFlowコードを移植しようとしたけど、結構面倒で挫折したので、前に書いた 簡単なディープラーニングのサンプルコード (2入力1出力/2クラス分類) with Keras (Chainerは挫折) - Ryoの開発日記 のKerasによるDNNのコードをGoogleのやつに合わせて移植してみた。 3000 epoch回した感じだと、最終的に近い収益が得られたが、安定して上がっている感じにはならなかった（＝頑強性が低い。最後の数か月でどかっと上がっている）。 ので、30000 epoch回した結果を見てみる。 学習時間は10
TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる - Qiita
機械学習で何ができるの？深層学習（ディープラーニング）だと何が違うの？ というのは他の方に任せるとして、やっぱりMNIST以外のデータで色々試してみたいですよね。 というわけで為替(FX)の予測でもやってみます 関連シリーズ - 第１回 TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる - 第２回 ディープじゃない機械学習で為替(FX)の予測をしてみる - 第３回 TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる CNN編 他の方の研究、記事など 調べてみると色んな方がやっています。この辺とか、Qiitaだと以下が有名なようです。 [TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル 学習に用いるデータを大きく分けると以下で
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Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVM
【深層学習】再帰ニューラルネットワークに関する良ページまとめ [DW 5日目] - Qiita![【深層学習】再帰ニューラルネットワークに関する良ページまとめ [DW 5日目] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7dc8e4aecb0db618800f21ac4e393f7557f3aa0e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrb21ha29tYWtvJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1jMTc5NTI5MmRmNGQ3YzY3ZmY2M2ZlN2Q4ZmRmMWIxMQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dbded1fe8178ba4cf14815f8c7b1937aa)