Neural Network ConsoleでRNNを使ってみた

1. RNN（Recurrent Neural Network）ってなーに？
2. Neural Network ConsoleでRNNを実装する方法
3. Neural Network Consoleでお手軽にRNNを実装する方法（LSTMユニット）
4. Neural Network ConsoleのRNNで為替予想をやってみた
5. 今回分かったことと教訓。DataSetのグラフデータはきちんと見よう。

ディープラーニングの手法の一つとしてRNN（Recurrent Neural Network）があります。RNN（Recurrent Neural Network）は回帰と呼ばれる手法で、過去のデータなどの連続したデータから将来（次にくるデータ）を予想する場合に利用します。

2019/３/３０ コメント頂きまして以下の記載は削除します。
  機械学習で出来ることは分類のみという解釈は誤りです。
   機械学習で出来ることは、分類・回帰の２パターンです。このあたり、自分の中でもう少し理解を深めて、別途記事にします。
少し蛇足ですが、良くディープラーニングで出来ることは分類と回帰と言われます。
分類＝CNN、回帰＝RNNとも言われます。
違います。
ディープラーニングで出来ることは分類だけです。
CNNは畳み込みフィルタを用いることで部分部分の特長を掴んで分類する手法で、RNNは連続したデータに繋がりを持たせて分析をして分類する手法です。

セミナーなどではAIを知らない人に分かり易く説明するために分類と回帰（予想）が出来るという言い回しをしているのでしょう。その方が予想が出来るんだー。すげーってなりますから。

でも、機械学習で出来ることとできないことはしっかり押さえておいた方がよいです。
商品アイディアを考えるにも教師データを用意する上でも、ディープラーニングのネットワークを理解する上でも大切なので繰り返します。
・ ディープラーニングで出来ることは分類だけ
・ CNNは特徴を部分部分でつかんでデータを分類する手法
・ RNNは連続したデータの関連をつかんでデータを分類する手法

Neural Network ConsoleでRNNを実装するには、Neural Network Consoleのテンプレートのeleman_net.sdcprojを使うのが簡単です。

【eleman_net.sdcproj】

ちょっと難しそうですね。
RNNを理解してネットワークをカスタマイズしたい！！という方には上記を使うのがお勧めなのですが、もっとお手軽にやる方法が実はあります。

RNNを詳しく知りたい方はこちらの記事が参考になると思いますのでリンクを載せておきます。

cedro3.com

実はNeural Network Consoleには複雑なRNNを一つにまとめたLSTMというユニットが用意されています。
LSTMユニットを用いると以下のシンプルなネットワークでRNNが実現できます。

入力層でデータを受けてLSTMユニットに渡してアファイン変換してシグモイド関数かえてOUTPUTするだけです。