Keras : Ex-Tutorials : ステートフル LSTM リカレント・ニューラルネットの理解 (翻訳/解説)
sales-info【Keras: Ex-Tutorials: ステートフル LSTM RNN の理解】
Keras には体系的なチュートリアルは用意されていませんが、効率的に学習するためのリソースは散在していますので順次紹介しています。
今回は LSTM とシークエンスを扱います。
LSTM の実装はフレームワーク毎に差異が見られますが、ここでは Keras 実装の (ステートフル) LSTM の正当な利用方法について詳述されます。
題材はアルファベットの学習という単純なシークエンス予測問題ですが、時系列予測やシークエンス分類のような他のシークエンス予測問題に一般化できます。
Naive LSTM から始めてウィンドウ・メソッドに次いでタイムステップを導入し、ステートフル LSTM、更には可変長の入力シークエンスを許容して各種予測モデルを順次構築していきます。
