長短期記憶: シーケンス予測の基礎と応用

By Fouad Sabry

長短期記憶とは

LSTM としてよく知られる長短期記憶は、深層学習の分野で利用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 そして人工知能。 LSTM ニューラル ネットワークには、従来のフィードフォワード ニューラル ネットワークとは対照的に、フィードバック接続があります。 一般に RNN として知られるこのタイプのリカレント ニューラル ネットワークは、個々のデータ ポイントだけでなく、完全なデータ シーケンスも処理できます。 この特性により、LSTM ネットワークはデータの処理と予測に特に適しています。 たとえば、LSTM は、接続されたセグメント化されていない手書きの識別、音声認識、機械翻訳、音声アクティビティ検出、ロボット制御、ビデオ ゲーム開発、ヘルスケアなどのタスクを実行するために使用できます。

どのように行うか 利点

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 長短期記憶

第 2 章: 人工 ニューラル ネットワーク

第 3 章: ユルゲン・シュミットフーバー

第 4 章: リカレント ニューラル ネットワーク

第 5 章: 勾配消失問題

第 6 章: ゼップ・ホッホライター

第 7 章: ゲート反復型ユニット

第 8 章: 深層学習

第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類

第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの歴史

(II) 長短期記憶に関する一般のよくある質問に答える。

(III) 長短期記憶の実際の使用例

この本の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の長期短期記憶について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。

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• Language: 日本語
• Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]
• Release date: Jun 26, 2023

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