プロ2-6章

書籍2 6章のプログラミング

6.1 RNN の問題点
6.2 勾配消失と LSTM
6.3 LSTM の実装
6.4 LSTM を使った言語モデル
6.5 RNNLM のさらなる改善
6.6 まとめ

「プログラム・クラス・メソッド・関数・ライブラリ」等

 rnn_gradient_graph.py プログラム
   np.ones 関数(Python
   np.random.seed 関数(Python

 clip_grads.py プログラム
   clip_grads 関数
   flatten メソッド(Python

 LSTM クラス
   foeward メソッド
   np.hstack(Python
   np.v.stack(Python

 TimeLSTM クラス
   forward メソッド
   backward メソッド
   set_state メソッド
   reset_state メソッド

 Rnnlm クラス
   predict メソッド
   forward メソッド
   backward メソッド
   reset_state メソッド
   save_params メソッド
   load_params メソッド

 train_rnnlm.py プログラム
   SGD クラス
   RnnlmTrainer クラス
   eval_perplexity 関数
   ptb データセット
   Rnnlm クラス

 BetterRnnlm クラス
   predict メソッド
   forward メソッド
   backward メソッド
   reset_state メソッド

 train_better_rnnlm.py プログラム
   config
   SGD クラス
   RnnlmTrainer クラス
   eval_perplexity 関数
   ptb データセット
   BetterRnnlm クラス

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