Seq2Seq（Encoder-Decoder）モデルの理論と実装を解説
自然言語処理における機械翻訳、テキスト要約、対話システムなど、多くのタスクでは「...
CNNはなぜ並列計算できて、なぜ長距離依存が苦手なのか
同じ深層学習モデルでも、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）は「学習が遅い」と...
RWKV — RNNとTransformerを融合した線形計算量の系列モデル
ChatGPTに100ページの論文を要約させたい。リアルタイムでストリーミング音...
tanhとは？双曲線正接関数の定義・微分公式・活性化関数としての性質を徹底解説
深層学習の勉強をしていると、RNNやLSTMの内部で tanh（双曲線正接関数、...
DeepLog：システムログの操作シーケンスをLSTMで学び異常を検知する（PyTorch実装）
システムログは、内部で実行された操作・コマンドの記録そのものだ。「セッション開始...
【深層学習】pytorchでRNNを実装して時系列予測をする
RNN(Recurrent Neural Network)は、深層学習のアルゴリ...
LSTMで多変量時系列予測 — ゲート機構・実装・気象/株価への応用
明日の気温を当てたい。来週の電力需要を見積もりたい。次の30分の株価の方向を予測...
RNN(再帰型ニューラルネットワーク)をスクラッチ実装 — 順伝播・BPTT・勾配消失まで完全解説
「昨日読んだ小説の続きを今日書く」「30秒前の音声から次の音素を予測する」「過去...
Telemanom：LSTM予測残差と動的閾値で宇宙機テレメトリの異常を検知する
地上からコマンドを送り、宇宙機がどう応答したかを電流・電圧・温度・各種状態量とし...
時系列異常検知におけるGRUの役割 — 予測・再構成・確率的RNNの3つの使われ方
時系列の異常検知を学んでいると、ある事実に気づきます。代表的な深層学習ベースの手...