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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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LSTMの入力データと出力するデータとLSTMの仕組みに関して

trafalbad

総合スコア303

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投稿2018/02/24 15:04

編集2018/02/24 15:59

下記のサイトで簡易なLSTMが実装されていて

入力データが

X = [0. 1. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.]

出力データが

Y = 2.

となってます。そこでLSTMについて質問があります。

質問1
コード上ではcreate_data関数では引数にnum_of_samplessequence_lenが与えられていますが、
num_of_samplesは入力データの数=つまりXの個数
sequence_lenはXの列数(今回は場合、11個)

と解釈して間違い無いでしょうか?

質問2
LSTMは要するに
入力がベクトルXnum_of_samples分に対して、その合計血が出力Yになる精度を求める構造のディープラーニングとういことでしょうか?

ご教授よろしくお願いします。

python

1#create_data関数 2def create_data(num_of_samples, sequence_len): 3 X = np.zeros((num_of_samples, sequence_len)) 4 for row_idx in range(nb_of_samples): 5 X[row_idx,:] = np.around(np.random.rand(sequence_len)).astype(int) 6 # Create the targets for each sequence 7 t = np.sum(X, axis=1) 8 return X, t 9テキスト
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回答2

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ベストアンサー

質問1について
Xの列数は10が正しいと思いますが、sequence_lenはデータの列数を示していることは間違いありません。

質問2について
『LSTMは要するに』というふうな一般化に誤りがあります。以降の文章を読む限り、『今回のモデルは』と限定的な言い方にしたほうがいいでしょう。後続部分の『入力がベクトルXがnum_of_samples分に対して、その合計血が出力Yになる精度を求める構造』については、『入力値である要素数10のベクトルXからスカラー値Yを予測すつ構造』という理解でいいと思います。
『精度を求める』というのはdef calc_accuracy(output_op, prints=False)の部分を見ての理解かと思いますが、この関数は学習結果の評価のためのものであってモデルとは別物と考えるべきです。

投稿2018/02/26 16:45

R.Shigemori

総合スコア3376

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0

LSTMのデータ準備に関しての説明は、下記の記事がピンポイントです。

もうLSTMで悩まない!- データ前処理(世界観の説明編)

英語版

投稿2019/10/09 08:32

編集2019/10/22 12:33
shin_shin

総合スコア96

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