わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
ＢＥＳＯＭ（ビーソム）ブログ LSTM 、ちょっとだけ理解を試みる
ＢＥＳＯＭ（ビーソム）は、ベイジアンネットを用いて大脳皮質の情報処理を再現する機械学習アルゴリズムです。ＢＥＳＯＭに関連する研究者向けの情報発信をしていきます。（内容は個人の意見であり所属する組織の見解ではありません。） 時系列データを学習するニューラルネットの一種、 LSTM について、 ちょっとだけ理解しようと試みたので、自分用のメモをここに書いておきます。 「Long Short-Term Memory in Recurrent Neural Networks」 http://www.felixgers.de/papers/phd.pdf ドイツ Hannover 大、 FELIX GERS の Thesis, 2001 。 p.11 に「従来の（初期の）ＬＳＴＭ」の全体像が書かれている。 が、メモリブロックが１つに省略されているので全体像が分かりにくい。 （ＲＮＮの中間層の各ユニッ
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