Tensor2Tensorという、広く使われているモデルやデータセットが実装されているディープラーニングのライブラリがあります。Visualizationという機能が追加されました。単語や画像などを表現しているベクトルを可視化するためのツールです。公式サイトの説明ページを開いてみてください。以前は日経平均が上がるか下がるかを予測していましたが、少し気分を変えてボートレースの結果を予測してみようと思い立って実装しました。前回の記事で、RNNを使って文字レベルの言語モデルを実装しました。GoogleやMicrosoftなどがディープラーニングを使用した機械翻訳をリリースして各所で話題になっています。こんな感じで記事にもなっています。時間が空いてしましましたが、日経平均予測シリーズの続編です。ニューラルネットワークを用いて、ある日の日経平均の終値が当日の始値と比べて「上がる」か「下がる」か「ほぼ変わらない」かを予測します。前回、は日経平均の終値が始値より「上がる」か「下がる」か「ほぼ変わらない」かを予測するモデルをTensorFlowで構築しました。今回の記事では、そのモデルの性能について詳しく評価していきます。日経平均の終値が、その日の始値に比べて「上がる」か「下がる」か「ほぼ変わらない」かを、TensorFlowを使用して予測してみたいと思います。TensorBoardでグラフや損失関数、精度の変化を可視化する環境を整えました。今回は隠れ層の層数や、各層のノードの個数を変えてみて、精度がどのように変化するのかを可視化したグラフを見ながら確認してみたいと思います。前回までに用意したデータ・ニューラルネットでは、日経平均の終値が前日より上がるか下がるかを60%後半台の精度で予測できていました。今回は、ネットワークが最適化されていく過程をTensorBoardを使って可視化して確認してみたいと思います。前回まで使用していたプログラムがYahoo!Financeの仕様変更で使えなくなっていたので、書き直します。今日も窓辺でプログラムこのシリーズでは、以下の記事で解説されていることを、日経平均に置き換えて実行しています。日経平均に置き換えてなぞっていくシリーズの3つ目の投稿で、以下の2つの記事の続きです。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。