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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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word2vecで抽出したベクトルをどうやってLSTMの入力にするのか

goma1123

総合スコア8

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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投稿2020/12/24 06:26

Word2Vecを使い、単語のベクトルを取得することができました。(「武器」という単語の場合下のようなベクトル値)

Python

1[-0.83521295 -0.28624898 -1.0292097 0.72396237 -0.7016398 1.4110817 2 3.0999713 2.3778734 -0.27974084 1.4192667 -1.4471823 0.30815223 3 -0.3338109 2.0789576 1.258025 1.4113365 1.5302899 0.07370136 4 -0.59120005 -0.97646743 1.9287056 -0.8779514 -0.43044272 -0.04155877 5 0.8233795 2.3317962 -2.0878742 0.5622025 -1.7123483 1.4901372 6 -0.44396383 2.0877645 -0.35649067 1.0337054 -0.20362926 0.7004658 7 -1.4913691 0.20281506 -0.7716393 -1.560258 1.7491556 0.2982844 8 -0.9226782 -0.11791933 -0.25265914 -0.8959588 -1.7384142 0.80469984 9 1.5044 -0.5757413 2.6428537 1.0885284 0.08123596 0.48414516 10 -2.016281 -1.1599425 -2.6901712 1.1675878 -2.6061347 -0.3727765 11 -0.02602259 1.634399 1.3512504 -1.8248222 -0.8534779 -1.2651764 12 -1.4676185 -1.0213387 -0.69788027 0.24999262 -2.1940503 -2.2008083 13 -1.1758481 -0.7075061 0.7486807 0.3503354 0.9419837 -0.41840574 14 1.4801087 -1.0039635 0.75365686 -1.643433 1.4257118 0.8053106 15 1.683394 3.6724565 -1.4532638 -0.94858044 -1.0899901 -0.6344482 16 3.196796 2.4706254 3.3416226 0.4479668 1.804741 0.5062174 17 -0.82513404 0.2043877 -1.7344972 3.2254422 1.369495 -0.45640966 18 -1.9569536 -1.2811276 2.4103503 -3.828632 0.4740064 1.3688759 19 -0.42469025 -1.4856509 -0.0515295 -1.7596424 -0.8930942 -2.702192 20 -1.6358776 -1.0675324 -1.156509 2.1970499 0.00638348 2.6477757 21 -0.09469864 -2.0827851 0.48220012 -2.662429 -1.7763835 0.01132854 22 2.1524103 -2.112812 1.5508661 -2.2164502 2.8898547 1.403606 23 2.7141862 -0.4925802 -1.1048652 0.2187857 -1.4265355 0.95878875 24 0.44509652 -1.3268329 -0.1456944 1.6995126 0.11845072 1.2853029 25 2.2593505 -0.32851148 1.0940185 1.5356708 -0.5025179 -1.5646765 26 1.3955706 2.1478813 -2.2317894 2.9628081 -0.56955826 -0.95920485 27 -2.4544597 -0.40129954 -0.32524732 4.5199375 1.9240918 0.3464197 28 -0.7976269 0.33236188 -3.4198818 0.10589605 -2.2375827 -1.9480991 29 -0.56871617 0.87406474 1.6550016 -1.2293994 -2.1155634 -2.1154873 30 -0.24027506 2.549865 1.5643787 1.9113761 -0.196609 0.50878185 31 3.263749 0.06900448 0.10013989 -0.05754792 -2.1755617 -1.2727784 32 -2.8449047 2.4548032 1.4928533 0.8328445 -1.6253561 -0.11280321 33 1.69842 -0.4570201 -2.0684283 0.03515574 -3.0244744 1.267993 34 1.1103452 1.7741485 ]

ここからLSTMの入力として扱うにはどうすればいいのでしょうか?

株価の予測をしようと思っており、この値以外にも終値などのデータを一緒に入力として扱うつもりです。

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回答1

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ベストアンサー

人気の分野なのでググると割とすぐ詳しいページが出てくると思います
たとえば

kerasで学習済みword2vecをembedding layerに組み込む方法

など

投稿2021/01/09 04:52

aokikenichi

総合スコア2240

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