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neural-network - ニューラルネットワークによる時系列予測
私は最近、さまざまな目的でニューラルネットワークに取り組んでいます。私は、数字認識、XOR、およびその他のさまざまなeasy/helloworldのアプリケーションで大きな成功を収めてきました。
時系列推定の領域に取り組みたいと思います。現在、このトピックに関するすべてのIEEE / ACMペーパーを（無料で）読むための大学のアカウントを持っていません。また、時系列の予測にANNを使用して詳細を説明している多くのリソースを見つけることもできません。
時系列データを介した予測にANNを使用することに関して、誰かが何か提案やリソースを推奨できるかどうか知りたいですか？
NNをトレーニングするには、すぐにいくつかのタイムステップを挿入し、期待される出力が次のタイムステップになると想定します（例：n-5、n-4、n-3、n-2、n-1の入力タイムステップNで結果が出力されるはずです。...そして、いくつかのタイムステップを下にスライドして、すべてをやり直します。
誰かがこれを確認したりコメントしたりできますか？私はそれをお願い申し上げます！
neural-network - 畳み込みニューラル ネットワークとリカレント ニューラル ネットワークの違いは何ですか?
ニューラルネットワークのトピックは初めてです。畳み込みニューラル ネットワークと再帰型ニューラル ネットワークという 2 つの用語に出くわしました。
これら 2 つの用語が同じものを指しているのか、そうでない場合、それらの違いは何でしょうか?
neural-network - Caffe の LSTM モジュール
Caffe 用の優れた LSTM モジュールが存在するかどうかを知っている人はいますか? russel91 の github アカウントから 1 つ見つけましたが、例と説明を含む Web ページが消えたようです (以前はhttp://apollo.deepmatter.io/ --> 例や説明がなくなったgithub ページにのみリダイレクトされるようになりました)。
neural-network - Torch not Learning の LSTM モデル
1 つの入力と 1 つの出力を持つおもちゃのデータセットがあります。入力はランダムな 0 または 1 で、出力は前の 3 つのサンプルからの入力と同じです。
モデル 1:
モデル 2:
基準：
最初のモデルは学習せず、2 番目のモデルは機能しません (私のデータがシーケンサーにとって間違った種類である可能性があります)。
編集：
トレーニング：
トレーニングを通じてモデル 2 を実行すると、エラーが発生するようになりました。エラー
AbstractRecurrent.lua:61: gradInput がありません
オンラインで発生
lstm.modules[1]:backwardThroughTime()