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あやと＠AIエンジニア•2ヶ月前

【深層学習】なぜRNNではダメなのか？LSTMの仕組みを解説

お題「AI」 こんにちは。今回は、時系列データ処理のデファクトスタンダードとして長年君臨してきた LSTM (Long Short-Term Memory) について解説します。 「RNNと何が違うの？」「数式が多くて挫折した」という方に向けて、「2つの回路による分業」という視点から、その内部構造を視覚的に紐解いていきます。 目次 人間の思考とRNN RNNが抱える「長期依存」の問題 救世主：LSTMの「2つの回路」 図解：LSTMの「3つのステップ」 まとめ 人間の思考とRNN 私たちは毎秒、ゼロから思考を開始しているわけではありません。この記事を読むときも、前の単語の理解に基づいて、今の単…

#AI#LSTM#RNN#pyhon

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つれづれ•5ヶ月前

🗣️ 自然言語処理ってなんぞ？

こんちゃ！だみーです今回は大学の時に勉強して感動した、自然言語処理についてはなしていきます 🧠 自然言語処理（NLP）とは？ 🧩 形態素解析 🧩 形態素解析とは？ 🔧 日本語の形態素解析ツール 🔁 自然言語処理の一般的なフロー 📝 1. データ入力（テキストの取得） 🧩 2. 形態素解析（分かち書き・品詞付与） 🔧 3. 構文解析（係り受け解析） 🔍 4. 意味解析（語義の解釈） 🧭 5. 文脈解析（より長い文・会話の意味理解） 🧼 基本的なデータ前処理 🧼 ① 形態素解析 🧹 ② データクレンジング（ノイズ除去） 🧮 ③ Bag-of-Words（BoW） 📊 ④ TF-IDF（Term F…

#G検定#自然言語処理#CNN#RNN#形態素解析#資格勉強
つれづれ•5ヶ月前

🎨 セグメンテーションって何やねん？

こんちゃ！だみーです 最近急激に寒くなってきました 絶賛体調不良中ですｗ今回はセグメンテーションを使った物体認識についてはなしていきます 🎯 セグメンテーションって？ 🧠 セマンティックセグメンテーションとは？ 🧱 完全畳み込みネットワーク（FCN） 🖼️ 代表的なセマンティックセグメンテーションモデル 🧵 SegNet 🧬 U-Net 👥 インスタンスセグメンテーションとは？ 🎭 Mask R-CNNとは？ 📝 まとめ表（G検定対策！） 🎯 セグメンテーションって？ セグメンテーション（Segmentation）とは、 画像をピクセル単位で意味ごとに塗り分ける処理のこと！画像認識が「これは犬…

#G検定#セグメンテーション#CNN#RNN#Mask R-CNN#物体認識
つれづれ•5ヶ月前

🎯 物体認識の具体的な手法まとめ！　〜R-CNNからYOLOまで、どれがどんなヤツか語る〜

こんちゃ！だみーです今回は物体認識のいろいろな手法を見ていきます！！ 🔍 R-CNNとは？ ⚡ Fast R-CNNとは？ 🚀 Faster R-CNNとは？ 🐆 YOLO（You Only Look Once） 📦 SSD（Single Shot MultiBox Detector） 📝 まとめ表（比較して覚えよう） 🎓 G検定的まとめ 🔍 R-CNNとは？ Region-based Convolutional Neural Networkの略！ 2014年、Girshickたちが提案した初期の物体検出手法です。💡流れはこんな感じ： Selective Searchで「物体がありそうな領域（…

#G検定#RNN#CNN#物体認識#YOLO#R-CNN
つれづれ•5ヶ月前

🔍 一般物体認識ってなんぞ？ 〜AIが「これはネコです」って言えるまでの話〜

こんちゃ！だみーです今回は、 画像を見て「これはスマホ」「これはネコ」「これは…わからんけど可愛い」って言えるAI、 その土台となってるのが 一般物体認識 ってやつです 🧠 一般物体認識とは？ 📦 一般物体認識のプロセス 📌 物体検出（Object Detection） 🧠 物体認識（Object Classification） 📝 まとめ表 🤖 G検定的まとめ 🧠 一般物体認識とは？ カメラ画像や映像から、写っているモノ（物体）を見つけて名前を当てる技術です！画像認識とはちょっと違って、こっちは…・モノが複数あってもOK（リンゴも猫も同時にOK）・「どこにあるか」も把握する（位置検出も含む）…

#G検定#CNN#RNN#一般物体認識#画像認識
つれづれ•5ヶ月前

3-9 🕹️ 深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）

🎮 深層強化学習ってなんぞ？〜ゲームAIが強くなった理由、ぜんぶココにある〜読んでワクワク、学んで納得💡という構成で仕上げていきます💪✨ それではいってみよー！ 🧠 1. 強化学習の原理 🔧 2. 強化学習のモデル最適化 🎰 3. バンディットアルゴリズム 🗺️ 4. マルコフ決定過程モデル（MDP） 🔑 MDPの4要素 🧮 5. 価値ベースの強化学習手法3選 🧮① 動的計画法（DP） 🎲② モンテカルロ法（MC） ⚡③ TD学習（Temporal Difference） 🔍 6. Q学習（Q-learning） 🏃 7. SARSA 🤖 8. 深層強化学習の登場と歴史 🎮 ブレイクしたきっか…

#G検定#プログラミング#AI#CNN#強化学習#深層強化学習#RNN
つれづれ•5ヶ月前

3-8 リカレントニューラルネットワーク（RNN）

どうも〜だみーの自称弟子です。 今日は、「順番が大事」なデータをいい感じに処理できる天才モデル、RNNを紹介していくぞ〜！ 🔁 RNN（リカレントニューラルネットワーク）とは 📬 RNNと可変長データ：仲良しの理由 🧨 RNNの課題 ① 勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem） ② 重み衝突問題（Exploding Gradient Problem） 🧠 LSTM（Long Short-Term Memory）：救世主あらわる 🎯 まとめ表（G検定対策にどうぞ） 🔁 RNN（リカレントニューラルネットワーク）とは 📌 一言で言うと：過去の情報を覚えておけるニューラル…

#G検定#RNN#CNN#プログラミング#ディープラーニング#AI#資格
月影•6ヶ月前

RNNはもう古い？主役を譲った「記憶するAI」の現在地と、未来へ受け継がれる偉大な遺産

前回の記事では、AIに「記憶」の概念をもたらした革命的な技術、RNNの基本的な仕組みについて解説しました。しかし、AIの世界は日進月歩。RNNが登場してから、技術はさらなる進化を遂げています。 では、AI開発の主役が次世代の技術に移った今、RNNは「時代遅れの技術」になってしまったのでしょうか？ 今回は、その後のRNNの立ち位置と、その「偉大な遺産」が現代AIにどう受け継がれているのか、一歩進んだ未来の話に迫ります。 主役交代 - なぜTransformerが台頭したのか？ 結論から言うと、大規模な自然言語処理（NLP）の分野において、RNNが主役の座を「Transformer」に譲ったのは事…

#AI#機械学習#ディープラーニング#RNN
月影•6ヶ月前

AIに「記憶」を教えた革命技術、RNNとは？その仕組みと可能性を徹底解説

AIに「記憶」を教えた革命技術、RNNとは？ AIが文章を翻訳し、自然な対話を行う。その裏側では「順番」に意味がある情報をどう扱っているのでしょうか？この課題を解決したのがRNN（再帰型ニューラルネットワーク）です。この記事では、RNNを使った翻訳モデルを例に、AIが文脈を理解する仕組みをステップ・バイ・ステップで解き明かします。 1. 翻訳AIの基本設計図：エンコーダ＆デコーダ RNNを用いた翻訳モデルは、`seq2seq`（sequence-to-sequence）と呼ばれ、2つのRNNから成る専門家チームのような構造をしています。 エンコーダ（情報の読書家）: 原文（日本語）を読み解き、…

#AI#機械学習#ディープラーニング#RNN
月影•6ヶ月前

RNNにおけるLSTMの重要性：長期記憶を実現し、表現力を劇的に向上

LSTM（Long Short-Term Memory）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、従来のRNNが抱えていた根本的な課題を解決し、時系列データや自然言語処理の分野に革命をもたらしました。その中核的な意義は、「長期的な依存関係」を学習できるようになった点にあります。 LSTMは何を解決するために作られたか？ - RNNの「忘却」問題 従来のシンプルなRNNは、時系列データを扱う上で画期的なモデルでしたが、「勾配消失問題」という深刻な課題を抱えていました。これは、ネットワークが時間を遡って学習する際、過去の情報に関する勾配（学習のための指標）がどんどん小さくなり、最終的…

#機械学習#LSTM#RNN