時系列データを学習するリカレントニューラルネットワークの一種であり、長期的な依存関係を学習できる点が特徴である。本論文では、この特徴を利用して、LSTMを用いて株価の変動を予測する方法を提案する。提案手法を実際の株価データに適用した結果を示し、その有効性について議論する。(Released:2018-07-30)本発表では、深層学習による特徴量の生成と進化的な仕組みについて議論する。特徴量の生成と自己保存の双対性について述べる。次に、自然界においては、環境における最適化を進化で行う場合と学習で行う場合があり、それらの区別がどこに由来するのか、さらにその方向が学習に傾いていることを述べる。