Deep Learning > youtube > 異なるネットワークの使用例 @ Deep Learning SIMPLIFIED
LSTMで検索して偶然見つけた。
https://www.youtube.com/watch?v=JjZDoojyzXQ
3分ばかりのDeep Learning関連のビデオ。
英語も聞きやすく、内容も分かりやすい。
- How to choose a Deep Net?
- UNLABELLED
- RBM
- Autoencoders
- LABELLED
- RNTN
- Recurrent Net
- DBN
- ConvNet
- Classification
- MLP/RELI
- Deep Belief Net
- Recurrent Net
Deep Learning SIMPLIFIED関連の他のビデオもざっと見るのに良い。
https://www.youtube.com/playlist?list=PLjJh1vlSEYgvGod9wWiydumYl8hOXixNu
余談
LSTMの使用例でsine curveを学習するコードを見たことがある。ビデオを見る限りではLSTMでは時系列データの「次」を回答できるように、としているようだ。
LSTMを使ってsine curveを学習するのは、「周期関数だから」というイメージを持った。
自分が目指しているsystem of linear equationsの係数(周期関数ではない)はLSTMが最適なネットかは不明。
Power Loadの回帰をRNNで学習している例があったが、これは周期関数ではなかった。
Author And Source
この問題について(Deep Learning > youtube > 異なるネットワークの使用例 @ Deep Learning SIMPLIFIED), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/7of9/items/18b5a44a15458fd37fd7著者帰属：元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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