生の信号データを使用した lstm ネットワークの学習では良い分類精度は得られません。 各信号で 2 つの時間-周波数モーメントの特徴を使用してネットワークに学習させると、分類性能は大幅に改善されて学習時間も短くなります。
2016/01/31 2006/01/18 2019/01/15 ラザニア Lasagneは、Theanoのニューラルネットワークを構築し、訓練するための軽量ライブラリです。 主な機能は次のとおりです。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などのフィードフォワードネットワーク、長期短期記憶（LSTM）を含む反復ネットワーク、およびそれらの任意の組み合わせ 2018/07/30 2018/10/12
2017/03/09 2018/08/24 コインチェック社の大量の仮想通貨盗難事件を筆頭に、日本でも大きく報道されている仮想通貨。ことビットコインに絞れば、日本は世界No1の取引高となっており、まだまだ仮想通貨バブルは続きそうな予感です。 今回の記事では、「機械学習で仮想通貨（ビットコインとイーサリアム）の このWebサイトでは、「ライフハック(Life Hack)」を主題とした私のプライベートな「概念実証(Proof-of-concept: PoC)」の内容を記録している。ソフトウェア開発の生産性や効率性の観点から観れば、ここでライフハックとして想定しているのは、設計や実装の「速 … 長期短期記憶（LSTM） – 時系列データのモデリング・分類 学習済みモデル及びインポート機能 – AlexNet / VGG-16 / VGG-19 – GoogLeNet / Resnet-50 – Caffe モデル/ TensorFlow-Keras モデル 大規模データ及び学習の並列化
2017/12/11 2019/06/04 LSTMの使用 l 自然言語処理では、あらゆるタスクに使われている – LSTMなしでは、研究が成り立たないほど – 前向きLSTMと後向きLSTMを同時に動かし、隠れ 状態をconcatしたBidirectional LSTMも多い l ニューラル機械翻訳 (Google NMT, Wu+ 2016) は 2017/03/09 2018/08/24 コインチェック社の大量の仮想通貨盗難事件を筆頭に、日本でも大きく報道されている仮想通貨。ことビットコインに絞れば、日本は世界No1の取引高となっており、まだまだ仮想通貨バブルは続きそうな予感です。 今回の記事では、「機械学習で仮想通貨（ビットコインとイーサリアム）の
回帰型ニューラルネットワーク [1] （かいきがたニューラルネットワーク、英: Recurrent neural network 、リカレントニューラルネットワーク、略称: RNN）は、ノード間の結合が配列に沿った 有向グラフ （英語版） を形成する人工ニューラルネットワークのクラス …
コインチェック社の大量の仮想通貨盗難事件を筆頭に、日本でも大きく報道されている仮想通貨。ことビットコインに絞れば、日本は世界No1の取引高となっており、まだまだ仮想通貨バブルは続きそうな予感です。 今回の記事では、「機械学習で仮想通貨（ビットコインとイーサリアム）の このWebサイトでは、「ライフハック(Life Hack)」を主題とした私のプライベートな「概念実証(Proof-of-concept: PoC)」の内容を記録している。ソフトウェア開発の生産性や効率性の観点から観れば、ここでライフハックとして想定しているのは、設計や実装の「速 … 長期短期記憶（LSTM） – 時系列データのモデリング・分類 学習済みモデル及びインポート機能 – AlexNet / VGG-16 / VGG-19 – GoogLeNet / Resnet-50 – Caffe モデル/ TensorFlow-Keras モデル 大規模データ及び学習の並列化 2017/01/23 使用した RNN ネットワークのアーキテクチャは今回はシンプルなものとして深く積層せずに LSTM と GRU で個別に試しています。window サイズは取り敢えず 10 としましたが再考は必要です。実装はもちろん TensorFlow ですが、MAE 2016/01/31