LSTMを超える期待の新星、QRNN - Qiita
RNN「これってもしかして」 CNN「わたしたちのモデルが・・・」 「「入れ替わってる～～～！？」」 というわけでQRNN、QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKSとは、RNNの機構をCNNで「疑似的(QUASI)に」実装するというモデルです。これにより、既存のRNN(というかLSTM)が抱えていたいくつかの問題の解決を試みています。 元論文は以下となります。 QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKS 作者によるブログ 作者の方のブログにChainerのサンプルコードがあったので、それを元にTensorFlowで実装してみました。早く動かしたい！という方はこちらを見てみてください。 icoxfog417/tensorflow_qrnn (Starを頂ければ励みになります m(_ _)m) 本記事では、この研究のモチベーションとそのアプローチについ
自然言語系のデータでLSTM理解しようとすると難しいので、MNISTデータでLSTMの基礎を解説 - Qiita
師走に調子乗ってTensorflow Advent calendar 2016登録して完全にヒーヒー言いながら今回の内容を書きました。 おそらく後から読みやすいように追記や更新もすると思います。8日目です。どうも。 この記事はTensorflowのチュートリアルを読んでなんとなくの機械学習的な理解がある方達がおそらく対象です。 それらに関連した解説も一応書いてます。 ・ビギナーの解説 : 特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 ・エキスパートの解説 : Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説 機械学習がどんどん盛り上がってますね。 みなさん楽しそう。 そんなわけで今更word2vecなんてやっても...感もあるので、すっ飛ばしてRe
RNN – Keras TensorFlow Theano – ClassCat Technical Blog
Keras : コード解説 : IMDB 感情分析 using Embedding, LSTM 層 * Keras GitHub の サンプル の幾つかの imdb_*.py スクリプト・ベースの snippets。 IMDB 感情分析 using Embedding, LSTM 層 アマゾンが提供している、 インターネット・ムービー・データベース という映画・TV ドラマの情報配信サイトのレビューを使用した感情分析モデルの実装です。 幾つかのモデルが用意されていて、Embedding（埋め込み）層、 LSTM 層 そして畳み込み層を混在させて使います。 インポート from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.p
TensorFlowで機械学習と戯れる: LSTMでユーザの行動を予測するモデルを作る実験 - Qiita
はじめに LSTM(Long Short Term Memory) は時系列データの学習によく用いられているものです。 わかるLSTM ～ 最近の動向と共にの記事がとても詳細に説明されています。 上記でも解説されていますが、LSTMは例えば「今までの単語列を入力として、もっともらしい次の単語を予測する」というような「文章の生成」に使うことができます。 このLSTMを使って、例えば、Webサービスにアクセスする 「ユーザの行動」を「単語」 とみなせば 「ユーザの一連の行動」は「文章」 とみなせるわけで、 **「こういう行動を取ってきた人は、次にこういう行動を行う」**という予測モデルが作れないかと考えました。 この予測モデルが作れれば、あとは文章生成のような形で 行動生成 ができます。つまり、ある種の ユーザ行動のシミュレーション ができることになります。 ユーザがある程度アクセスすれば、
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
