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ディープラーニング習得、次の一歩：
「文書生成」チャレンジの後編。ネットワークにLSTM、ライブラリにKeras＋TensorFlowを採用し、さらに精度を改善していく。最後に、全然関係ない入力文章から、江戸川乱歩風文書が生成されるかを試す。
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ディープラーニング習得、次の一歩：
ディープラーニングによる自然言語処理の一つ「文書生成」にチャレンジしてみよう。ネットワークにLSTM、ライブラリにKeras＋TensorFlowを採用し、徐々に精度を改善していくステップを説明する。
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ディープラーニング習得、次の一歩：
Keras（＋TensorFlow）を使って自然言語のベクトル化手法「word2vec」を実装。学習データに品詞分類を追加することによって、前回よりも予測精度が改善するかを検証する。
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ディープラーニング習得、次の一歩：
自然言語のベクトル化手法の一つである「word2vec」を使って、単語間の関連性を表現してみよう。Keras（＋TensorFlow）を使って実装する。
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ディープラーニング習得、次の一歩：
ディープラーニングのチュートリアルが一通り終わったら、次に何をやる？ 今回は、誰にでも簡単にできる「株価予測」をテーマに、LSTMのニューラルネットワークを、Kerasを使って実装する方法を説明する。
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