<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>momijiame</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/momijiame/</author_url>
  <blog_title>CUBE SUGAR CONTAINER</blog_title>
  <blog_url>https://blog.amedama.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Python</anon>
    <anon>PyTorch</anon>
    <anon>NeuralNetwork</anon>
  </categories>
  <description>以前のエントリで扱った Simple RNN の検算は、個人的になかなか良い勉強になった。 blog.amedama.jp そこで、今回は Simple RNN の改良版となる GRU (Gated Recurrent Unit) と LSTM (Long Short Term Memory) についても検算してみる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.5.2 BuildVersion: 20G95 $ python -V Python 3.9.6 $ pip list | grep torch torch…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.amedama.jp%2Fentry%2Fpytorch-gru-lstm-verify&quot; title=&quot;Python: PyTorch の GRU / LSTM を検算してみる - CUBE SUGAR CONTAINER&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://m.media-amazon.com/images/I/51kU2EFP5UL._SL500_.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2021-08-26 19:23:09</published>
  <title>Python: PyTorch の GRU / LSTM を検算してみる</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://blog.amedama.jp/entry/pytorch-gru-lstm-verify</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
