Neural networks are taking over every part of our lives. In particular — thanks to deep learning — Siri can fetch you a taxi using your voice; and Google can enhance and organize your photos automagically. Here at Datalogue, we use deep learning to structurally and semantically understand data, allowing us to prepare it for use automatically. Neural networks are massively successful in the domain
株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役社長 最高経営責任者:西川徹、以下、PFN)は、トヨタ自動車株式会社(本社:愛知県豊田市、社長:豊田 章男、以下、トヨタ)と自動運転技術など、モビリティ事業分野におけるAI(人工知能)技術の共同研究・開発を加速させるため、トヨタから約105億円の追加出資を受けることで合意しました。PFNが第三者割当増資により発行する株式をトヨタが引き受けます。これにより、トヨタはPFNの外部筆頭株主となります。 PFNとトヨタは、2014年10月から共同研究・開発を開始し、関係強化を目的に2015年12月、トヨタがPFNに10億円を出資しています。 これまで両社で実施した、物体認識技術や車両情報の解析技術などの共同研究・開発を通じ、PFNが持つ世界トップレベルの知能化関連技術(機械学習、深層学習、ビッグデータ処理等)は、自動運転
Deep Learning and Reinforcement Learning Summer School 2017 DLSS: June 26th - July 1st, 2017 & RLSS: July 3rd - 5th, 2017
7/7に行われたarXivTimes輪講では、固有表現抽出と囲碁の学習に関する論文がトピックとなりました。各社で研究ドメインが異なるのためこうしたバリエーションに富んだ内容になることもあるのが良いところ・・・です(タイトルは意味不明になってますが)。 Neural Architectures for Named Entity Recognition こちらはDNNを用いて固有表現認識を行う話になります。既存の固有表現認識のモデルは特徴設計に依存することが多く、これらは当然言語に依存していました(品詞、prefix/suffix、外部知識(辞書)など・・・)。そのため、一つのモデルを作ってもそれをほかの言語に適用するのは困難です。 そこで、DNNにより言語依存の特徴量フリーなモデルを作ろうというのが本論文の試みです。基本はBidirectionalなネットワークの上にCRFを乗せた構成となっ
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