【理論から実践まで】動かしながら学ぶ！ゼロからわかる再帰的ニューラルネットワーク（RNN） - LABOT 機械学習ブログ

この記事では再帰的ニューラルネットワーク (RNN) について解説をします。RNN の理論的な説明から入り、Keras を用いて実際に RNN を動かしてみます。単純RNN (SimpleRNN), LSTM, 双方向RNN (bidirectional RNN), deep RNN を用いてモデリングをします。なおこの記事はGoogle Colaboratory で動かすことができ、実行しながら読むことをおすすめします。 ノートブックを開く 再帰的ニューラルネットワーク 再帰的ニューラルネットワーク（リカレントニューラルネットワーク、RNN)）は系列データのモデルです。 各時刻 $t_1, t_2, \cdots,t_n$で$\vec{x_1}, \cdots, \vec{x_n}$が入力されたときベクトル$\vec{y_1}, \cdots, \vec{y_n}$ を予測するモデルです