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