自然言語処理分野における ディープラーニングの現状
⾃ࠞ然⾔ࢠ語処理ྞ分野における ディープラーニングの現状 渡邉 ̀陽太郎ྒ 東北ྖ⼤֒学⼤֒学院情報科学研究科 IBIS2013 企画セッション2：ディープラーニング 2013/11/12 NLPにおけるディープラーニング 2 ⾔ࢠ語モデル の構築 ⾔ࢠ語の構成性 のモデル化 構成的意味論ྔ ⾔ࢠ語解析 （構造予測） Recursive Neural Networks Autoencoders (Socher et al., 2011, 2012, 2013) RBM (Minh and Hinton 2007) Feed-forward Deep NN (Bengio et al., 2003, Arisoy et al., 2012) Recurrent NN (Mikolov et al., 2010) (Wang and Manning 2013) (Mansur et al.,
しましま/IBIS2013 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
第16回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013)† このページはしましまが IBIS2013 に参加してとったメモです．私の主観や勘違いが含まれていたり，私が全く分かってなかったりしていますので，その点を注意してご覧ください．誤りがあれば，指摘してください． チュートリアル1：機械学習概要† 村田 昇（早稲田大学） 学習とは『賢くなる手続き』 スパムメール，Googleの検索，推薦システム，Watson，将棋，徴税システム 計算論的学習理論 人工知能とアルゴリズムの初期研究：決定的 → 確率的・非決定的な考え方の登場 80年代の Valiant 十分な確率で正解に達すればよい → PAC学習 統計的学習理論 確率的近似法（統計的探索に確率探索の手法を導入）→ 学習系の平均挙動の統計的解析 → VC次元の理論と発展 学習問題の枠組み 教師あり（回帰，識別）・教師なし（クラスタリ
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