Taming Recurrent Neural Networks for Better Summarization | Abigail See
This blog post is about the ACL 2017 paper Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks by Abigail See, Peter J Liu, and Christopher Manning. [paper] [code] The internet age has brought unfathomably massive amounts of information to the fingertips of billions – if only we had time to read it. Though our lives have been transformed by ready access to limitless data, we also find
ChainerとRNNと機械翻訳 - Qiita
自然言語処理とニューラルネット ここ数年で、自然言語処理の分野でもニューラルネットが非常に頻繁に使われるようになってきました。 自然言語処理で主に解析対象となるのは単語の配列や構文木などで、これらの内包する情報を表現するためにrecurrent neural network1やrecursive neural network1などに基づくモデルが頻繁に使われます。これらの最大の特徴はニューラルネットがある種のデータ構造を持っているという点で、1レイヤあたりのノードはそれほど多くない代わりにネットワークの接続が複雑で、しかも入力されるデータごとにネットワークそのものの形状が変化するという特徴があります。このため、伝統的なfeedforward neural networkを前提としたツールキットでは構築が難しいという問題がありました。 Chainerは、そのような問題を概ね解決してしまう強力
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks 文字ごとのLSTMニューラルネット言語モデルでテキスト(シェークスピア)、Wikipediaページ、コード(Linuxのカーネル)などを自動生成する話 - Qiita
興味深い記事があったので備忘録の意味も込めて、翻訳しました。 間違いが多々あるかもしれませんが、その点はご容赦を 内容は要約なので、詳しい内容を知りたい方は元記事をご覧下さい。 元記事 コード Recurrent Neural Networksは何がすごいか？ 通常は固定長のベクトルの入力と固定長の出力のベクトルのみだった。 Recurrent Neural Networksはその制限が外れている点が優れている。 下記の例のように 左から（１）〜（５）とすると （１）：Recurrent Neural Networksがないので固定長の入力と出力 （２）：連続された出力（画像から文字列出力など） （３）：連続された入力（翻訳：複数の英文入力からフランス語への翻訳など） （４）：連続された入力と出力（ビデオを入力とし、出力がラベル付けされたビデオなど） （５）：同期された連続入力と出力（ビデ
これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013_9日目] — KiyuHub
これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013_9日目] この投稿は Machine Learning Advent Calendar 2013 の9日目の記事です． 本日は，Neural Network(NN)を利用したLanguage Model(LM)，つまりNeural Network Language Model(NNLM)の一種であり， Recurrent Neural Network(RNN)を使ったRecurrent Neural Network Language Model(RNNLM)について説明します． RNNLMに行く前置きとしてざっくりいくつか用意したので，知ってそうな人は先へ進んでください． 前置きを入れているうちに長くなりすぎた...． しかも，そもそもNNの説明
![これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013_9日目] — KiyuHub](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cac50dfe53f692699058da4611c63ceb7fb568f7/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkiyukuta.github.io%2F_images%2Fneural_language_model.png)
ニューラルネットワークで時系列データの予測を行う - Qiita
Hopfield networkは、一般的なクラス分類以外に最適化問題への応用が可能なモデルです。 Elman/Jordanは、Simple recurrent networksと言われているように一番シンプルな形となっています。RNNを利用したい場合はまずどちらかでやってみて、精度的な問題があるのなら他の手法に切り替えてみる、というのがよいのではないかと思います。 Elman/Jordanの違いは上記のとおりですが(前回データの反映が隠れ層から行われるか、出力層から行われるか)、こちらにも詳しく書かれています。精度的な優劣はありませんが、隠れ層の数によって次に伝播する量を変化させられるElmanの方が柔軟と言えると思います。 Echo state networkは毛色が違ったモデルで、ノードを事前に結合せずReservoir(貯水池などの意味)と呼ばれるプールに貯めておき、入力が与えられ
Recurrent Neural Networks - Pfi seminar 20141030_rnn
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション：http://vie
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - yusuketomoto/chainer-char-rnn: karpathy's char-rnn (https://github.com/karpathy/char-rnn) implementation by Chainer
自然言語処理分野におけるディープラーニングの現状
階層型リカレントニューラルネットワークによる対話システムの試作
LSTM Library Benchmarks [HAMR@ISMIR 2014 Proceedings]![LSTM Library Benchmarks [HAMR@ISMIR 2014 Proceedings]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cc984d403ba2ddf5cdbd8c4d0e526dc72e3bd02a/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Flabrosa.ee.columbia.edu%2Fhamr_ismir2014%2Fproceedings%2Flib%2Fexe%2Ffetch.php%3Fmedia%3Derrors.png)