上記は、普通の RNN の前進パスの仕様を決めます。そのための RNN のパラメータは、３つの行列 $W_{hh}, W_{xh}, W_{hy}$ です。隠れ状態 $self.h$ は、ゼロベクトルで初期化されます。$np.tanh$ 関数はアクティベーションを $[-1, 1]$ の範囲に押しつぶす、非線形性を実現します。どのように作用するのか簡単に述べると：tanh 内に２つの項があります：一方は前の隠れ状態に基づき、他方は現在の入力に基づきます。numpy の $np.dot$ は行列の掛け算です。２つの中間項は加算され、tanh により新たな状態ベクトルに押しつぶされます。数学の表記に慣れているなら、隠れ状態の更新は以下のように記述可能です。$h_t = \tanh ( W_{hh} h_{t-1} + W_{xh} x_t )$ 、ここで tanh は要素ごとに適用されます。

Machine Learning for the Industrial Internet of Things Minds+Machines is the premier Industrial Internet event featuring keynotes from industry luminaries, insightful forums, and hands-on demos. Wise.io hosted its  first Industrial Machine Learning Workshop (IMLW17) on October 24, 2017. View our presenters. Our flagship product, Wise Support, is now part of AnswerIQ! Wise.io is a well-resourced, r

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ディープラーニングで畳込みニューラルネットに並ぶ重要な要素のであるLong Short-Term Memoryについて、その基本を解説します。 LSTMとは リカレントニューラルネットワーク LSTMの役割 LSTMの計算 Output Gate Input GateとForget Gate Forget Gate Input Gate LSTMの肝であるMemory Cell周辺 Forget Gate側の出来事 Input Gate側での出来事 Cellの手前での出来事 出力付近の話 LSTMの役割 セル付近の役割 Forget Gateが過去の情報をどれだけ保持するか決める 全体を通しての役割 最後に LSTMとは LSTMとはLong Short-Term Memoryの略です。 short-term memoryとは短期記憶のことであり、短期記憶を長期に渡って活用することを可能に

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The Long Short-Term Memory recurrent neural network has the promise of learning long sequences of observations. It seems a perfect match for time series forecasting, and in fact, it may be. In this tutorial, you will discover how to develop an LSTM forecast model for a one-step univariate time series forecasting problem. After completing this tutorial, you will know: How to develop a baseline of p

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3. LSTMとは？  Long Short-Term Memory「長・短期記憶」のこと。  そもそも単純なRNNでは長期にわたる記憶ができない。LSTMはこの問題 点を改善する１手法。 それってどういうこと？そもそもRNNってなんだっけ？ 4. RNNってなんだったっけ・・・？  Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネットワーク）の略。  通常のDNNには時系列データを処理する仕組みがない。  RNNは時系列データを処理できる。 5. RNNの順伝播における入力のしかた（１）  画像 および を入力する場合 t=1, ２, ３ 1 2 1 7 9 8 2 3 4 é ë ê ê ê ù û ú ú ú 10 20 30 40 50 60 70 80 90 é ë ê ê ê ù û ú ú ú 出力層 入力層中間層 １ ２ １ ７ ９ ８ ２

次世代システム研究室のJK（男）です。初ブログです。 よろしくお願いします。 今回はディープラーニングの中でも、時系列解析に強いLSTM（Long short-term memory）を紹介します。時系列解析のひとつのターゲットが金融商品の価格予想です。最近、英国のEU離脱で市場が大荒れですが、そういう市場の荒れ具合を予想できたら色々と嬉しいですよね。そんな予想をディープラーニングでやってみた、というのが今回の主旨です。 この記事は、参考文献[1]の論文を参考にしました。今回の記事に興味を持ったら、ぜひ読んでみてください。 1. LSTM LSTMは、RNN (Recurrent Neural Network)の改良版です。 そこで、まずRNNについて解説します。 RNNはディープラーニングの一種ですが、普通のニューラルネットと違い、現在の入力値に加えて自身の前の状態を入力しています。詳し

Time series prediction problems are a difficult type of predictive modeling problem. Unlike regression predictive modeling, time series also adds the complexity of a sequence dependence among the input variables. A powerful type of neural network designed to handle sequence dependence is called a recurrent neural network. The Long Short-Term Memory network or LSTM network is a type of recurrent ne

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 ##リカレントニューラルネットワーク 人間は毎秒ゼロから思考を開始することはありません。このエッセイを読んでいる間、あなたは前の単語の理解に基づいて、各単語を理解します。すべてを捨てて、またゼロから思考を開始してはいません。あなたの思考は持続性を持っています。 従来のニューラルネットワークは、これを行うことができま

FXシストレプログラムのディープラーニング版を作ろうとして、 偶然で最強のアルゴが誕生した（機械学習でFXシステムトレード） - Ryoの開発日記 に、 [TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita のTensorFlowコードを移植しようとしたけど、結構面倒で挫折したので、前に書いた 簡単なディープラーニングのサンプルコード (2入力1出力/2クラス分類) with Keras (Chainerは挫折) - Ryoの開発日記 のKerasによるDNNのコードをGoogleのやつに合わせて移植してみた。 3000 epoch回した感じだと、最終的に近い収益が得られたが、安定して上がっている感じにはならなかった（＝頑強性が低い。最後の数か月でどかっと上がっている）。 ので、30000 epoch回した結果を見てみる。 学習時間は10

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今回は以下の論文を参考に、過去の値動きの変動量を学習させてみます。 終値の変動値を特徴量として、次に上がるか or 下がるかを予測する2クラス問題です。 Artificial neural networks approach to the forecast of stock market price movements (精度が平均8割もあるけど…ホントかなぁ） ヒストリカルデータの取得 フリーでデータをダウンロードできるところはたくさんありますが、細かい時間単位（５分足とか１分足）になると数が限られます。有名どころだと FXDD OANDA (API) Dukascopy この辺りでしょうか。ただ注意しなければならないのは、どこでダウンロードしても同じデータであるとは限らない点です。 な… 何を言っているのか わからねーと思うが、俺も何をされたのかわからなかった……… 恐ろしいものの片鱗