教師なし学習は機械翻訳に魔法をかけるか？ - ディープラーニングブログ
つい先週，機械翻訳で驚くべき進展がありました． 教師なし機械翻訳がヤバい進化を遂げててびっくりした．たった半年でBLEUスコアを15から25に改善したのブレイクスルーでは？https://t.co/SVQlYYu2Pt 教師なし学習でこのクオリティの機械翻訳できるのまじで感動するし，ちょっと語っていい？ pic.twitter.com/fBllGtTkgb— Ryobot | りょぼっと (@_Ryobot) 2018年4月23日 要約すると教師なし学習でもひと昔前の教師あり学習の機械翻訳に匹敵する性能を獲得できたというのです．この記事では機械翻訳を知らない初心者にもわかるように魔法のような教師なし機械翻訳の仕組みを説明したいと思います． 教師あり学習の限界 機械翻訳はディープラーニングを適用することで急激に進歩した分野の１つだと思います．Google 翻訳はニューラル機械翻訳を導入するこ
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
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