lstm with python (Jason Brownlee, Deep mind)
Welcome v
- Who Is This Book For? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v
- About Your Outcomes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vi
- How to Read This Book . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vi
- About the Book Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vi
- About Lessons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . viii
- About LSTM Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix
- About Prediction Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix
- About Python Code Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . x
- About Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi
- About Getting Help . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xii
- Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xii
- 1 What are LSTMs 2
- 1.1 Sequence Prediction Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
- 1.2 Limitations of Multilayer Perceptrons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
- 1.3 Promise of Recurrent Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
- 1.4 The Long Short-Term Memory Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
- 1.5 Applications of LSTMs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
- 1.6 Limitations of LSTMs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
- 1.7 Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
- 1.8 Extensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
- 1.9 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17