payititi-AI助手
2021-11-28 10:46:17
長短期間記憶ネットワーク（Long Short-Term Memory，LSTM）
長短期記憶ネットワーク（Long Short-Term Memory, LSTM）：時間的再帰型ニューラルネットワークの一種で、時系列データにおける間隔や遅延が長い重要なイベントの処理と予測に適しています。LSTMに基づくシステムは、言語翻訳、ロボット制御、画像分析、文書要約、音声認識、画像認識、手書き文字認識、チャットボット制御、疾病予測、クリック率と株価の予測、音楽合成などのタスクを学習することができます。LSTMがRNNと異なる点は、主にアルゴリズムに情報の有用性を判断する「プロセッサ」を組み込んでいることです。情報が有用な場合は記憶され、無用な場合は忘れられます。現在、LSTMは長いシーケンスの依存関係の問題を解決する有効な技術であることが証明されており、この技術の汎用性が非常に高いため、可能性の変化が非常に多くなっています。
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ニューラルネットワークは所謂ディープラーニングの基礎であり、必須の知識ポイントです。これは人間の脳内のニューラルネットワークから着想を得ており、最も有名なアルゴリズムはバックプロパゲーション（backpropagation）アルゴリズムです。ここでは、ニューラルネットワークに関連するパラメータと計算方法について簡単に整理します。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
この文章では、ニューラルネットワークがディープラーニングの基盤を形成し、その理解が不可欠であることが強調されています。また、バックプロパゲーションアルゴリズムが重要な役割を果たしていること、そしてこのセクションでは関連するパラメータと計算方法について簡潔にまとめられていることが示されています。
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