論文の概要: Sentiment Analysis Using Simplified Long Short-term Memory Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03993v1
• Date: Fri, 8 May 2020 12:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 11:31:56.457057
• Title: Sentiment Analysis Using Simplified Long Short-term Memory Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: 簡易短期記憶リカレントニューラルネットワークを用いた感情分析
• Authors: Karthik Gopalakrishnan, Fathi M.Salem
• Abstract要約: GOPディベートTwitterデータセット上で感情分析を行う。 学習を高速化し、計算コストと時間を短縮するために、LSTMモデルのスリムバージョンを6つの異なるパラメータで削減する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5146765382501612
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LSTM or Long Short Term Memory Networks is a specific type of Recurrent Neural Network (RNN) that is very effective in dealing with long sequence data and learning long term dependencies. In this work, we perform sentiment analysis on a GOP Debate Twitter dataset. To speed up training and reduce the computational cost and time, six different parameter reduced slim versions of the LSTM model (slim LSTM) are proposed. We evaluate two of these models on the dataset. The performance of these two LSTM models along with the standard LSTM model is compared. The effect of Bidirectional LSTM Layers is also studied. The work also consists of a study to choose the best architecture, apart from establishing the best set of hyper parameters for different LSTM Models.
• Abstract（参考訳）: LSTM(Long Short Term Memory Networks)は、長いシーケンスデータの処理や長期依存の学習に非常に有効な、特定のタイプのリカレントニューラルネットワーク(RNN)である。 本研究では,GOP Debate Twitterデータセット上で感情分析を行う。 学習を高速化し、計算コストと時間を短縮するために、LSTMモデルのスリムバージョン(スリムLSTM)を6つの異なるパラメータで削減する手法を提案する。 これらのモデルのうち2つをデータセット上で評価する。 これら2つのLSTMモデルと標準LSTMモデルの性能を比較した。 双方向LSTM層の効果についても検討した。 この研究は、異なるLSTMモデルに対して最適なハイパーパラメータセットを確立することとは別に、最高のアーキテクチャを選択するための研究も含んでいる。

関連論文リスト

• Unlocking the Power of LSTM for Long Term Time Series Forecasting [27.245021350821638]
  本稿では, sLSTM 上に実装したP-sLSTM という単純なアルゴリズムを提案する。 これらの改良により、TSFにおけるsLSTMの性能が大幅に向上し、最先端の結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T13:59:26Z)
• Latent Semantic Consensus For Deterministic Geometric Model Fitting [109.44565542031384]
  我々はLSC(Latent Semantic Consensus)と呼ばれる効果的な方法を提案する。 LSCは、モデルフィッティング問題をデータポイントとモデル仮説に基づく2つの潜在意味空間に定式化する。 LSCは、一般的な多構造モデルフィッティングのために、数ミリ秒以内で一貫した、信頼性の高いソリューションを提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T05:35:38Z)
• LSTM based models stability in the context of Sentiment Analysis for social media [0.0]
  LSTMモデルとそのキーパラメータについて述べる。 感性分析の文脈でこれらのモデルの安定性をテストする実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T08:31:30Z)
• Bayesian Neural Network Language Modeling for Speech Recognition [59.681758762712754]
  長期記憶リカレントニューラルネットワーク(LSTM-RNN)とトランスフォーマーで表される最先端のニューラルネットワーク言語モデル(NNLM)は非常に複雑になりつつある。 本稿では,LSTM-RNN と Transformer LM の基盤となる不確実性を考慮するために,ベイズ学習フレームワークの全体構造を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-28T17:50:19Z)
• A Comparative Study of Detecting Anomalies in Time Series Data Using LSTM and TCN Models [2.007262412327553]
  本稿では,2つの著名なディープラーニングモデリング手法を比較した。 Recurrent Neural Network (RNN)-based Long Short-Term Memory (LSTM) と Convolutional Neural Network (CNN)-based Temporal Convolutional Networks (TCN) を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T02:46:55Z)
• Working Memory Connections for LSTM [51.742526187978726]
  ワーキングメモリ接続は,様々なタスクにおけるLSTMの性能を常に向上することを示す。 数値的な結果は、細胞状態がゲート構造に含まれる価値のある情報を含んでいることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T18:01:30Z)
• Compressing LSTM Networks by Matrix Product Operators [7.395226141345625]
  Long Short Term Memory(LSTM)モデルは、多くの最先端自然言語処理(NLP)と音声強調(SE)アルゴリズムの構築ブロックである。 ここでは、量子多体物理学における量子状態の局所的相関を記述するMPO分解を紹介する。 LSTMモデルを置き換えるために,行列積演算子(MPO)に基づくニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-22T11:50:06Z)
• A journey in ESN and LSTM visualisations on a language task [77.34726150561087]
  我々は,CSL(Cross-Situationnal Learning)タスクでESNとLSTMを訓練した。 その結果, 性能比較, 内部力学解析, 潜伏空間の可視化の3種類が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T08:32:01Z)
• Automatic Remaining Useful Life Estimation Framework with Embedded Convolutional LSTM as the Backbone [5.927250637620123]
  組込み畳み込みLSTM(E NeuralTM)と呼ばれる新しいLSTM変種を提案する。 ETMでは、異なる1次元の畳み込みの群がLSTM構造に埋め込まれている。 RUL推定のために広く用いられているいくつかのベンチマークデータセットに対する最先端のアプローチよりも,提案したEMMアプローチの方が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T08:34:20Z)
• Object Tracking through Residual and Dense LSTMs [67.98948222599849]
  LSTM(Long Short-Term Memory)リカレントニューラルネットワークに基づくディープラーニングベースのトラッカーが、強力な代替手段として登場した。 DenseLSTMはResidualおよびRegular LSTMより優れ、ニュアンセに対する高いレジリエンスを提供する。 ケーススタディは、他のトラッカーの堅牢性を高めるために残差ベースRNNの採用を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T08:20:17Z)
• Convolutional Tensor-Train LSTM for Spatio-temporal Learning [116.24172387469994]
  本稿では,ビデオシーケンスの長期相関を効率的に学習できる高次LSTMモデルを提案する。 これは、時間をかけて畳み込み特徴を組み合わせることによって予測を行う、新しいテンソルトレインモジュールによって達成される。 この結果は,幅広いアプリケーションやデータセットにおいて,最先端のパフォーマンス向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T05:00:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。