【深層学習】LSTM - RNN に記憶をもたせる試みその2【ディープラーニングの世界 vol. 11 】 #067 #VRアカデミア #DeepLearning
数式訂正! y = h = o ○ tanh(C) です! LSTM を、数式ごと理解するための動画です。 LSTM が何故強いのかを理解するためには、LTSM の数式とその意図を見るのが一番です。 【関連プレイリスト】 Deep Learning の世界 • Deep Learning の世界 ご視聴ありがとうございました! 良い動画だなと思っていただけたら、高評価、チャンネル登録お願いします! 質問や感想など、気軽にコメントしてくださいね。 ========= Twitter: / aicia_solid Logo: TEICAさん / t_e_i_c_a Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519 Model by: W01fa さん / w01fa Editor: AIris Solid ( / airis_solid )

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【深層学習】bi-LSTM - 前後の文脈を利用する Recurrent layer【ディープラーニングの世界 vol. 12 】 #070 #VRアカデミア #DeepLearning

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![[Deep Learning] GRU - An Attempt to Give RNN Memory, Part 1 [The World of Deep Learning, Vol. 10]...](https://i.ytimg.com/vi/K8ktkhAEuLM/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLAG8S3EwsIOJyABZveBbz8Wq3aFPQ)
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