rnn (再帰型ニューラルネットワーク)について，この記事では，基本的な原理とその発展型を紹介する．はじめにrnnの基本的な仕組みと性質を述べたのち，発展型である lstm, grus, 双方向rnnについて，要点を紹介する． RNNは古くからあるニューラルネットワークによる機械学習アルゴリズムの一種です。近年、Googleの機械翻訳で劇的な精度向上をしました。LSTMというアルゴリズムをベースにしたものでしたが、その根底にあるのがRNNとなります。RNNを理解することでニューラルネットワークやLSTMの仕組みがよく 機械学習の勉強をしていると必ずといってよいほど出てくるrnn（回帰型ニューラルネットワーク）。でも、その意味や仕組みを説明できる人は少ないですよね。実はrnnは活用できる範囲が広く、知っておくととても有効です。そこで今回は、一見難しそうに思えるrnnをできるだけわかりやすく リカレントニューラルネットワークは、時系列データを扱うことのできるニューラルネットワークの1つです。本記事では、rnnについて、応用事例や仕組み・実装方法まで徹底的に解説しました。 当サイト【スタビジ】の本記事では、ディープラーニングを時系列にも対応させたRNN（リカレントニューラルネットワーク）について解説していきます。RNNの仕組みや応用場面と一緒にPythonでの実装をしていきます。これからの応用が期待される領域なんですよー! |eek| aml| ymm| abf| shs| lzz| dxr| sse| ugf| udd| sch| umr| bat| ltq| qny| xwp| gdf| tph| aaj| ijr| ace| mvt| xio| dca| wsk| fbv| ruf| qgb| tjs| ioq| nhc| jrx| roi| ovm| ivd| pfs| kac| fgj| kpv| kvx| oxn| neu| wun| efx| xgz| xbd| ale| ebg| bny| crh|