【G検定毎日クイズ】 LSTMが抱える計算コストの高さを軽減するため、ゲートの数を減らしてシンプルにした派生モデルとして最も適切なものを1つ選んでください。 ① LSTNet ② Adam ③ GRU ④ BPTT ========== LSTMには「メモリセル＋3ゲート」がありますが、これを簡略化したモデルがG検定でよく問われます。 答えを決めるまで、下にスクロールしないでくださいね！ 答えはこちら👇 正解は 「③ GRU」です。 GRU（Gated Recurrent Unit）は、LSTMの仕組みを簡略化したモデル。 メモリセルをなくし、ゲートも3つから2つ（リセットゲート・更新ゲート）に減らすことで、パラメータ数と計算コストを抑えています。 性能はLSTMと同等のことが多く、データや問題によってはGRUの方が学習が速いという報告も。LSTMかGRUか、用途で使い分けるのが一般的です。 他の選択肢が、なぜ違うのかも整理しておきますね。 ① LSTNet → 時系列予測の研究モデルで、ゲート簡略化とは別物。 ② Adam → 最適化アルゴリズムの名前で、RNN派生モデルではありません。 ④ BPTT → Backpropagation Through Time。RNNの誤差逆伝播法のことで、モデル名ではありません。 RNN系の主要モデルを、ここで整理しておきましょう。 ✅ RNN：基本の再帰構造 ✅ LSTM：メモリセル＋3ゲートで長期依存に対応 ✅ GRU：LSTMをシンプルにした派生（ゲート2つ） ✅ BPTT：RNNを学習する際の誤差逆伝播法 ========== もし「今日の問題を解けなかった...」という方は、 G検定対策チャンネルの動画で復習してくださいね。 ▼G検定対策チャンネル youtube.com/@ai_exam-guide-g… G検定に最短で合格したい人はフォローしてください！ それではまた明日のクイズもお楽しみに！

LSTNet, 거시적 트렌드와 미시적 스파이크의 동시 관제 아이티공간 전류예지보전 전기화재 에너지절감 전력분석 SMART EOCR... youtu.be/HAxbtcQxn9U?si=g1T6… via @YouTube

@nah_schneider você chegou a ver esse exemplo? Aqui cita explicitamente modelos customizados ..."each of the LSTNet, Prophet, and SageMaker DeepAR algorithms..." aws.amazon.com/pt/blogs/mach…

“LSTNet is one of the first papers that proposes using an LSTM attention mechanism for multivariate forecasting time series” — Isaac Godfried towardsdatascience.com/atten…

In Episode 2 of #SageMaker Fridays, Dr. Ségolène Dessertine-Panhard and myself discussed demand forecasting. SageMaker, LSTNet, GluonTS, skip connections, quantile loss... A crazy one for sure ;) lnkd.in/eT8fJ6r #AWS #MachineLearning youtu.be/VQcpkOZ5KmU

FluxArchitectures: LSTNet (Re-post) juliabloggers.com/fluxarchit…

My #TensorFlow #Keras implementation of #LSTNet, a #NeuralNetworks to forecast multiple time-series especially those having a mixture of short-term and long-term repeating patterns #DeepLearning github.com/fbadine/LSTNet Code tested and working on #TensorFlow2 alpha release

LSTNet Model and Code: modelzoo.co/model/lstnet #MXNet #MachineLearning #AI #DeepLearning

LSTNet: Modeling Long- and Short-Term Temporal Patterns with Deep Neural Networks in @ApacheMXNet: github.com/apache/incubator-…

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