RNNの進化：LSTMとGRUを理解する
1. 基本的なRNN (再帰的ニューラルネットワーク)
1.1 RNNの基本的なアイデア
例えば、動物を推測するゲームを考えると、新しい手がかり（入力）を得たときに、前の記憶（隠れ状態）を考慮して現在の推測（出力）を更新します。これがRNNの本質です。
1.2 RNNの欠点
RNNは長距離依存性を持つシーケンスを処理する際に、勾配消失/爆発問題に直面します。
1.3 Py ...
6月15日 18:06 投稿
LSTMネットワークの詳細解説：原理、構造分析、数学的導出、実装コード
一、LSTMの発展背景
LSTM（Long Short Term Memory Network）は、Hochreiter & Schmidhuber（文献引用：[Hochreiter, S, and J. Schmidhuber. "Long short-term memory." Neural Computation 9.8(1997):1735-1780]）によって1997年に初めて提案されました。その後、Felix Gers、Fred Cummins、Santiago Fernandez、Justin Bayer、Daan Wierstra、Julian Toge ...
6月9日 22:30 投稿
MindSporeを使用したRNNによる感情分析
概要
感情分析は自然言語処理の重要なタスクであり、分類問題として扱われます。ここでは、MindSporeを使ってRNNネットワークをベースとした感情分析モデルを構築します。以下のような結果が期待できます。
入力: This film is terrible
正しいラベル: Negative
予測ラベル: Negative
入力: This film is great
正しいラベル: Positive
予測ラベル: Positive
データ準 ...
6月1日 17:25 投稿
LSTMによる銅先物価格の予測
本稿では、LSTM（Long Short-Term Memory）モデルを使用して銅先物価格を予測するコードについて解説します。コードは、モデルの訓練部分と予測部分の2つに分かれます。
モデル訓練部分
以下のPythonコードは、LSTMモデルを訓練するための関数です。TensorFlowを使用してモデルを構築し、Adamオプティマイザで学習を進めます。
import tensorflow as tf
import numpy as np ...
5月22日 17:59 投稿