機械学習:lstm
差分
このページの2つのバージョン間の差分を表示します。
両方とも前のリビジョン前のリビジョン | |||
機械学習:lstm [2016/03/05 06:20] – ymkw | 機械学習:lstm [2016/12/02 14:41] (現在) – n.arakawa | ||
---|---|---|---|
行 1: | 行 1: | ||
==== LSTM ==== | ==== LSTM ==== | ||
- | # このページを模範例にするため,坂井さんに対案をつくってもらうことになりました(山川) | ||
LSTM は直訳すると「長い短期記憶」となります。長い?短い?どっちなの?と迷いますが,短期記憶とはすぐに忘却してしまうようなその場限りの記憶です。短期記憶の影響を長期に渡って保持する能力を持つ[[再帰型ニューラルネットワーク|リカレントネットワーク]]モデルです。2010年代になってから,このリカレントネットワークモデルの学習時に必要となる実用的な手法の提案がなされ,現実的な問題を解くことが可能になりました。音声認識,機械翻訳,ロボット制御,手書き文字生成,など応用範囲が広がりました。 | LSTM は直訳すると「長い短期記憶」となります。長い?短い?どっちなの?と迷いますが,短期記憶とはすぐに忘却してしまうようなその場限りの記憶です。短期記憶の影響を長期に渡って保持する能力を持つ[[再帰型ニューラルネットワーク|リカレントネットワーク]]モデルです。2010年代になってから,このリカレントネットワークモデルの学習時に必要となる実用的な手法の提案がなされ,現実的な問題を解くことが可能になりました。音声認識,機械翻訳,ロボット制御,手書き文字生成,など応用範囲が広がりました。 |
機械学習/lstm.1457126459.txt.gz · 最終更新: 2016/03/05 06:20 by ymkw