人工知能学会論文「LSTMを用いた株価変動予測」のまとめ「実験の結果、LSTM は 1 分後利益率の時系列をモデル化できることが確認された。ただし、過学習が生じ、テストデータに対する予測ができない点が課題である」． これが月間アク… https://t.co/B23T8K4OnA
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[Keras/LSTM FCN]AI好きギタリストが音声からギターを推定するモデルを作った話 - Qiita
この記事は SoftBank AI部 Advent Calendar 2019 の1日目の記事です。トップバッター頑張ります👀 ※ SoftBank AI部 Advent Calendar 2019 第二弾 も出ました！ スーパー内定者のコミさん！素敵な企画有難うございます。 はじめに エレキギターの種類 エレキギターには結構いろんな種類があるんですが、ざっくりと「シングルコイル勢」「ハムバッカー勢」の２派閥に分けることができます。 シングルコイル・ハムバッカーというのは「ピックアップ」の種類のことです。 エレキギターの弦の振動を電気信号に変えるマイクのような装置で、具体的には 左のようなピックアップがシングルコイル 右のようなピックアップがハムバッカーです。 どこかで見たことがあるのではないでしょうか。 ピックアップによる音の違い 見た目の違いももちろんですがこれらを二大派閥とした理由
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今更ですが、RNNについてです。 RNNもCNNと同様に約２年前に実装していましたが、なかなか書けませんでした。少し時間ができたので、書きます。 RNNですが、例によってMNISTを使って確かめます。 時系列データ RNNは、例えば、株価の推移、商品の売り上げなど時刻ごとに変化するデータの予測に用いられます。 次元としては、以下のような２次元データです。 (t, d) t:時系列長、d:説明変数 tは、月次データの12か月分であれば12、日々データで1週間分であれば7になります。 ここでは、MNISTの画像を時系列データとみなします。 MNISTの画像の例です。 以下のように、上部のピクセルから順に1時刻、2時刻となり最後が28時刻です。 (28,28)のデータになります。 スキャナで上から順番に読み込んでいくイメージです。 RNN（リカレントニューラルネットワーク） 時系列データは、前時
【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 先にこちらを読んでください。 はじめに。 再帰的ニューラルネットワーク (RNN)の改良版：Long Short-Term Memory (LSTM)って？ 株価チャートと再帰的ニューラルネットワーク (RNN)。 再帰的ニューラルネットワーク（RNN）からLong Short-Term Memory (LSTM)へ。 損失関数の勾配消失・爆発問題。 入力データ長が長くなるほど（RNNの層が深くなるほど）、最初のデータを忘れてしまう。 入力重み衝突・出力重み衝突。 ソースコード（プログラムコード）。 結果。 損失関数の値の変化。 日経平均株価予測の結果。 予測値平均絶対誤差と株価平均絶対変化率。 最後に。 この文章を読んで、面白い！役に立った！...と思った分だけ、投げ銭していただけると嬉しいです。 ofuse.me 【宣伝】ギターも歌も下手だけど、弾き語りをやっているので
自己紹介だけで個人を特定できるリザーバコンピューティングのスゴさ、QuantumCore秋吉氏に聞く「深層学習（LSTM）の次」 | BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
QuantumCore代表取締役CEOの秋吉信吾氏 2012年の画像認識コンテストILSVRCでの圧勝、Googleの猫認識から巻き起こった第三次AIブームを牽引する技術がディープラーニングであることは周知の通りです。ウェブの発達による大量のデータとそれを処理できる計算機の能力の向上がブームを後押しし、ソフトバンク社長兼CEO宮内謙氏の「データは石油」という言葉は記憶に新しいと思います。 1969年に渡辺慧氏が提唱した「みにくいアヒルの子の定理」によると、人間の識別・認識の本質は特徴の選択・抽出です。機械学習においても「次元の呪い」を避けるために、ビッグデータから特徴の選択・抽出を行う必要がありました。ディープラーニングのブレイクスルーはこの「特徴を自ら抽出できる」部分で、人間が特徴を抽出するより精度が良い結果が生まれ始めています。 一方で、「AI≒ディープラーニング」のブームが加熱してバ
【ディープラーニング自由研究】LSTM+Transformer モデルによるテキスト生成｜tanikawa
Abstract• Transformer モデルをテキスト生成タスクで使用する場合、計算コストに難がある • 計算コストを抑えつつ Transformer の予測性能を活かすために、Positional Encoding を LSTM に置き換えた LSTM+Transformer モデルを考案 • 生成にかかる時間を Transformer の約 1/3（CPU 実行時）に抑えることができた はじめにTransformer は現在の自然言語処理分野における代表的な深層学習モデルの1つです。さまざまなベンチマークを総なめにした Google の BERT とその派生系 (XLNet, ALBERT, etc.) や、OpenAI の GPT-2 など、最近の研究のベースにあるのが Transformer です。 Transformer の特徴として、LSTM などの従来の RNN にあっ
前回に引き続き、後編です。 www.takapy.work 前編の簡単な復習 言語モデル 言語モデルにおけるフィードフォワード型ニューラルネットワーク（word2vec）の問題点 RNN BPTT(Backpropagation Through Time) BPTTの問題点 Truncated BPTT Truncated BPTTのミニバッチ学習 RNN言語モデルの全体図 LSTM（ゲート付きRNN）とは RNNLMの問題点 勾配爆発への対策 勾配消失への対策 LSTM（Long short-term memory）の概要 LSTMに備わっているゲートについて outputゲート(o) forgetゲート(f) 新しい記憶セル(g) inputゲート(i) なぜLSTMだと勾配消失が起きにくいのか LSTMの改善案 最後に 前編の簡単な復習 前編では、コンピュータに単語の意味を理解させる
【機械学習】LSTMを使ってFX予測を行ってみた【未来予測】 | Aidemy | 10秒で始めるAIプログラミング学習サービスAidemy［アイデミー］
こんにちは！aidemy研修生の深水です。最近AIが話題となることが多いですが、皆さんこんなこと思ったことありませんか？ 「もし俺が自動でFXや株などのトレードをしてくれるAIを作れば、一生自動的にお金が手に入るのでは？」 私深水はこんな安易な思いから機械学習を勉強し始め、FXの未来のレートを予測するAIの開発にチャレンジを始めました。何度も壁や試練にぶちあたりましたが、得るものは多かったです。 ただ結論から言うと、性能の良いAIを開発するのは難しいですが、その開発のプロセスで学べるものは多いので皆さんに一度チャレンジすることをお勧めします。 このブログはそんなFX予測AIを作りたいという人のために、私がやったことをまとめていきたいと思います。 対象者 FXに興味がある人 機械学習や時系列予測に興味がある人 概要 FX のレートのデータをOanda APIを使って取得する。 kerasのL
はじめに GW中になにか一つアウトプットしたいと思ったので、自分が最初見たとき、ん？と思ったLSTMについて詳しく書いてみようと思います。 ところどころ数式も交えながら、なるべくわかりやすく書いていきたい所存です・・・！ シーケンスモデルの分類 本題に入る前にまず、シーケンス（系列データ）についてまとめます。 シーケンスモデルは以下の分類ができます。 one to one 入力データも出力データも固定サイズのベクトルである一般のニューラルネット。 one to many 入力データはシーケンスではないが、出力データはシーケンスである。 例として、画像キャプショニングがある。 画像キャプショニングでは、入力は画像であり、出力は英語のフレーズになる。 many to one 入力データはシーケンスだが、出力データは固定サイズのベクトルである。 例えば感情分析では、入力はテキストベースであり、出
3つの要点 ✔️ 慢性腎臓疾患（CKD）の長期的な傾向を抽出する時系列深層学習モデルの提案 ✔️ ランダムサンプリングされた患者データによる T-LSTM を使用 ✔️ 不規則な時間特性を考慮した学習により、CKD患者特有のプロファイルを特定 Learning Deep Representations from Clinical Data for Chronic Kidney Disease written by Duc Thanh Anh Luong,Varun Chandola (Submitted on 1 Oct 2018 (v1), last revised 9 Feb 2019 (this version, v2)]) Comments: Published by arXiv Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Learnin
【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで上場企業、約4000社の株価予測をしてみた話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 先にこちらを読んでください。 はじめに。 LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。 上場企業、約4000社の株価予測。 値上がり・値下がり正答率。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 SN比。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 時系列データを実際に可視化してみる。 元本増加率が1000番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が2000番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が3000番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が3948番目（最下位）に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が1番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 考察とか。 ソースコード（プログラムコード）。 入力する株価データの用意（
ニューラルネットワークに基づく時系列予測手法まとめ: LSTNet, RNN, LSTM, GRU - コンサルでデータサイエンティスト
LSTNetの論文*1を読む機会があったので、関連手法であるニューラルネットワークをベースとした時系列予測の手法についてまとめました。本記事では、RNNをはじめとして、その派生であるLSTM、GRU、LSTNetについて紹介していきます。 RNN (Recurrent Neural Network) RNN(Recurrent Neural Network) とは、ある層の出力を別の層の入力として利用するような再帰的構造を持ったニューラルネットワークです。 RNNの各時刻における中間出力は隠れ状態と呼ばれ、これは当該時刻tの時系列情報と前時刻t-1の隠れ状態を組み合わせて活性化したものです。 tanh(ハイパボリックタンジェント）を使った活性化は下式のように表すことができます。 RNNのメリットは、独立した各時点での情報だけでなく前後の時系列情報を活用することができることです。一方で、RN
► Code examples / Timeseries / Traffic forecasting using graph neural networks and LSTM Traffic forecasting using graph neural networks and LSTM Author: Arash Khodadadi Date created: 2021/12/28 Last modified: 2023/11/22 Description: This example demonstrates how to do timeseries forecasting over graphs. View in Colab • GitHub source Introduction This example shows how to forecast traffic condition
Keras のステートレスLSTMとステートフルLSTMの勉強です。 ネット上の情報をかき集めて自分なりに実装しているので正確ではないところがある点はご了承ください。 追記：ステートフルLSTMと hidden state に関して記事を書きました。 Keras のステートフルLSTMと hidden state の関係を調査してみた 目次 KerasのステートレスLSTMとステートフルLSTMについて 実験に使うモデルセットの説明(アルファベット予測) 実験1：「1 文字 => 1 文字」マッピング 実験2：「3 文字特徴ウィンドウ => 1 文字」マッピング 実験3：「3 文字タイムステップ・ウィンドウ => 1 文字」マッピング 実験4：バッチサイズ 実験5：hidden state の保存と設定 コード全体 本記事で作成したコードは以下です。 ※1ファイル完結です。 ※Google
Attentionを理解するためにRNN、Word2Vec、LSTM、Seq2Seq、Attentionの順に整理してみた - Qiita
Attentionを理解するためにRNN、Word2Vec、LSTM、Seq2Seq、Attentionの順に整理してみた Attentionを理解するために、学習した事を整理します。 参考文献 ①「深層学習による自然言語処理」 講談社 坪井祐太 海野裕也 鈴木潤 著 ②「ゼロから作るDeep Learning2 自然言語処理編」 オライリー 斎藤康毅 著 ■RNN(recurrent neural network) 文献①によると、再帰ニューラルネットワーク（RNN）は可変長の入力列を扱うことに優れたネットワーク構造で、前の時刻の隠れ状態ベクトルと現時刻の入力ベクトル（または下層の隠れ状態ベクトル）を使って、現在の隠れ状態ベクトルを更新するとのこと。 う～ん、分かりにくいので絵にしてみました。 上図のxは入力、hは隠れ層です。時刻tでインプットした文字を使って、h1を更新し、h2に渡す
画像など空間方向に広がったデータの認識はCNN。言語といった系列データの処理にはLSTM。この常識は既に過去のものになった。状況を大きく変えたのが、2017年に登場したTransformerである。言語処理で高い成果を上げてLSTMを代替した上に、2020年には画像認識に利用できるVision Transformer（ViT）が登場。CNNが主流だった領域でも地歩を固めつつある。 ところが、この構図が再び揺らいでいる。ViTの中核的な要素である自己注意機構を別の方式で置き換えても、同等以上の画像認識性能を発揮できることがわかってきたのである。 TransformerやViTを開発したGoogle自身が、自己注意機構を多層パーセプトロン（MLP）に切り替えた「MLP-Mixer」を2021年に発表。これを皮切りに、MLPの使い方を工夫した各種の方式や、近くにあるデータを平均するプーリングで十
【Deep Learning研修（発展）】系列データモデリング (RNN / LSTM / Transformer) 第１回「イントロダクション」
【Deep Learning研修（発展）】（ https://www.youtube.com/playlist?list=PLbtqZvaoOVPA-keirzqx2wzpujxE-fzyt ）はディープラーニング・機械学習に関する発展的な話題を幅広く紹介する研修動画シリーズです。Neural Network Consoleチャンネル（https://www.youtube.com/c/NeuralNetworkConsole/ ）でもディープラーニングに関するより基礎的な内容の解説動画を公開しておりますので、ぜひそちらも御覧ください。 本動画は「系列データモデリング」の第１回の動画です。系列データとは何か、どのような応用事例があるのか、そして本研修で扱う内容について説明しています。 [スライド4] Found in translation: More accurate, fluen
第三次AIブームと呼ばれる昨今、さまざまな企業が積極的にAI（人工知能）を導入し始めており、私たちの生活にも溶け込みつつある状況です。スマートフォンでも気軽にAIを利用できるため、もはや欠かせない存在といっても過言ではないでしょう。 その中でも、チャットボットやスマートスピーカーに用いられている「自然言語処理」は、多くの価値を見出すことから特に注目されています。今回は、その自然言語処理に使われる「LSTM」について詳しくご紹介していきます。RNNとの違いについても解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 ディープラーニングについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 ディープラーニングとは？仕組みやできること、実用例をわかりやすく紹介 LSTMとは、「Long Short Term Memory」を略した言葉であり、ニューラルネットワークに使用される層の一つです。このLS
こんにちは、スーパーソフトウエアの船木です。 時系列データの未来の値をディープラーニングで予測する方法を見ていきます。RNN（再帰型ニューラルネットワーク）の一種であるLSTMを使いますが、複雑な数式やロジックではなく実用性やメリットを感じてもらうために入門的な内容です。興味を持った人は、より詳しく数式や論文にあたってもらえればと思います。 また、当然ですが投資取引への勧誘等を目的にしたものではなく、本情報を利用した際の取引等は全て自己の責任において行ってください。 LSTMとは「Long Short Term Memory」の略で、長・短期記憶と呼ばれるディープラーニングのアーキテクチャです。元々RNNは古いアウトプットを次のインプットとして使用することで学習していきますが、長期的な特徴の学習には向いていない仕組みでした。 LSTMの特徴として、RNNの仕組みに加えて長期的記憶をアウトプ
![LSTMで株価予測入門 [Python,Keras] | スーパーソフトウエア東京](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/caa374fff15f84ed4dec099f839bc87e8b2d48b5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.supersoftware.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F03%2F27123346%2Fheader_img7.jpg)
概要 固有表現タスクにおいて重要な役割を持つCRF(条件付き確率場)ですが，CRFでは全ての単語に対してラベルが付けられている必要があるため，アノテーションコストが高くなる傾向があります．そこで，今回は部分的アノテーションコーパスを利用可能な固有表現抽出モデルFuzzy-LSTM-CRFを実装し，その性能について実験してみました． CRFとFuzzy CRF まず通常のCRFとFuzzy CRF(Partial CRF)の違いについて説明します． 通常のCRFでは，系列に対応するラベル列の確率が最大になるように学習を行います． この確率は系列に対応するラベル列のスコアをと定義すると以下のように定義されます． 損失関数は上式から対数を取った となり，これが最大になるように学習を行うのが通常のCRFです． しかし，この損失関数ではラベル列に少しでも欠損があると学習を行うことが出来ません．そこで
はじめに 今回は自然言語処理でよく使われる「双方向LSTM」の実装をしていきます。 🌟リカレントニューラルネットワーク（RNN）まとめ（数式なし） https://qiita.com/hara_tatsu/items/5304479f64297221135d 🌟LSTMの実装（RNN・自然言語処理の前処理） https://qiita.com/hara_tatsu/items/c3ba100e95e600846125 双方向LSTMとは 通常の「LSTM」は、時系列の古い順（文章であれば前から）に学習して次の単語の意味を予測する。 「①エンジニア ②の ③山田 ④は ⑤WEBアプリ ⑥を ⑦作成する ⑧。」 上記のような文章に対し、「③山田」の意味を理解するのに、「①エンジニア」 と 「②の」で予測する。 このような単純な文章なら問題ないが、複雑な文章であればこの手法での予測は難しい。
RNN: 再帰構造により系列データを学習可能にするニューラルネットワークの総称。最も単純なRNNには、勾配消失問題と重み衝突という二つの理由により長期的な特徴の学習は苦手であるため、内部に記憶素子やゲート機構（Attentionに似た仕組み）を取り入れたLSTMやGRUなどが提案された。 LSTM: 長期的特徴と短期的特徴を学習することができる。欠点は計算量が多いこと。 GRU: LSTMの代替となるモデルでLSTMより計算量が少なくてすむ。性能はLSTMと変わらないとされている。 順伝播型ニューラルネットワーク（FNN） 順伝播型ニューラルネットワーク（Feedforward Neural Network: FNN）とは、生体の神経細胞を数理的にモデル化し、何層もスタックしたニューラルネットワークのことです。最も単純な順伝播型ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層の3層構造から
GitHub - Connie-Wild/stock_market_price_prediction: Model using CNN and LSTM to predict the price of US stocks.
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
RNNのチュートリアルとして、LSTMによる時系列予測モデルをKerasにて実装しました。 多分これが必要最低限の実装だと思います。 備忘録として記録しておきます。 1. LSTMとは LSTMは再帰型ニューラルネットワークであるRNNのバリエーションの一つで、主に時系列予測などの連続的なデータの処理に利用されます。原理の詳しい解説はここではしません。というかできません。 原理の解説記事はググるといっぱい出てきますが、特に以下のリンク先が参考になりそうでした。 LSTMネットワークの概要 - Qiita LSTM (Long short-term memory) 概要 LSTMのネットワークそのものはKerasを使えば割とあっさり実現できてしまいます。初めてLSTMを実装するにあたっては、モデルそれ自体よりも時系列処理のためのデータ分割や前処理がポイントになるかと思います。その辺りについて
【Deep Learning研修（発展）】系列データモデリング (RNN / LSTM / Transformer) 第７回「Transformer」
【Deep Learning研修（発展）】（ https://www.youtube.com/playlist?list=PLbtqZvaoOVPA-keirzqx2wzpujxE-fzyt ）はディープラーニング・機械学習に関する発展的な話題を幅広く紹介する研修動画シリーズです。Neural Network Consoleチャンネル（https://www.youtube.com/c/NeuralNetworkConsole/ ）でもディープラーニングに関するより基礎的な内容の解説動画を公開しておりますので、ぜひそちらも御覧ください。 本動画は「系列データモデリング」の第７回の動画です。前回のAttentionに続き、深層学習分野において大きなインパクトを与えた手法であるTransformerについて説明します。 [スライド5] Attention Is All You Need
₿の価格変動予測したらLSTMにSVMが勝った話 | Aidemy | 10秒で始めるAIプログラミング学習サービスAidemy［アイデミー］
初めに こんにちは。機械学習を学び始めて約１ヶ月、出来ること出来ないことがやっと少しずつ見え始めてきて自身のイメージとの違いに日々驚かされています、研修生の浅井寛之です。大学では経営学や金融などを勉強しています。 早速本題に入りますが、これから仮想通貨の価格変動予測をしていきたいと思います。特に今回は ”実際にどれくらい正解しているのか” というのをわかりやすく伝えるために、”up” “down” “stay” の３種分類問題を扱います。スコアを我々のイメージしやすい正解率という形で出力できるので比較しやすいから、というのがメインの理由ですが、ネットにあまり価格変動の分類問題が上がっていなかったからというのも理由の一つです。 また、実際本気で収入源にしてる方はさておき、小金儲けしようとして仮想通貨を買っている人たちの多くは１ヶ月後までの価格の推移よりも明日価格が上がっているかどうかの方に興
はじめに この記事は筆者が学習上作成したnlpモデルを説明したものです。初学者向けの内容になります。具体的にはGRU,LSTM,RNNを使用して芥川龍之介を再現しました。 環境 Google Colaboratoryを使いますので、googleアカウントを持っている方なら誰でも使うことができます。 言語はPythonです。 Google Colaboratoryとは Googleが提供しているデータサイエンス用のノート型シェルです。言語はPythonだけでなく他の言語も対応しています。Google Colaboratoryは非常に手軽かつGPUを使用でき、機械学習や大規模の数理モデルの計算に通常のCPUだと30分かかるところを数分ほどで計算できます。 コードとコーパスの配布 こちらのgithubにて配布しております。 https://github.com/Kokusho-gif/nlp_a
🎍QDくん🎍Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "SONYがYouTubeに無料公開している、系列データモデリングのコース。説明が丁寧でわかりやすい。RNN, LSTM, seq2seq, attention, Transformer, word2vec, BERTなど盛り沢山の… https://t.co/i5GSLIaLEo"
SONYがYouTubeに無料公開している、系列データモデリングのコース。説明が丁寧でわかりやすい。RNN, LSTM, seq2seq, attention, Transformer, word2vec, BERTなど盛り沢山の… https://t.co/i5GSLIaLEo
この記事の目的 0. 通常のNeural NetworkやConvolutional Neural Networkの問題 1. RNN (Recurrent Neural Network) 2. 勾配消失(爆発)問題 3. LSTM (Long-short term model) 入力ゲートと出力ゲートはなんのために用意されたか？ 忘却ゲートはなんのために用意されたか？ そのほか 最後に 参考にした書籍やサイト この記事の目的 RNN, LSTMの理論を理解し、Kerasで実装できるようにするために、理論部分をまとめた記事。 0. 通常のNeural NetworkやConvolutional Neural Networkの問題 これまでNNやCNNは入力サイズが固定だった。そのため、毎回同じ入力をするしかなく、時系列情報を入力させることができなかった。 RNN・LSTMは、入力を可変にし
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ディープラーニングを実装から学ぶ（10-1）RNNの実装(RNN,LSTM,GRU) - Qiita
単語と図で理解する自然言語処理（word2vec, RNN, LSTM）後編 - ギークなエンジニアを目指す男
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時間経過の不規則性を解決！T-LSTM を用いた深層学習モデルによる患者プロファイル抽出手法の提案
Keras documentation: Traffic forecasting using graph neural networks and LSTM
KerasのステートレスLSTMとステートフルLSTMの違いについて - Qiita
《日経Robotics》注意機構をLSTMで置き換え最高精度、立教大らが意表を突く画像認識DNN
Amazon.co.jp: PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析! (impress top gearシリーズ): 新納浩幸: 本
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LSTMで株価予測入門 [Python,Keras] | スーパーソフトウエア東京
部分的アノテーションが利用可能な固有表現抽出モデル Fuzzy-LSTM-CRFの実装 - 農園
双方向LSTM（Bidirectional LSTM）の実装 - Qiita
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