Exploring LSTMs
LSTMs are behind a lot of the amazing achievements deep learning has made in the past few years, and they're a fairly simple extension to neural networks under the right view. So I'll try to present them as intuitively as possible – in such a way that you could have discovered them yourself. But first, a picture: Aren't LSTMs beautiful? Let's go. (Note: if you're already familiar with neural netwo
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「イディオムって大切らしい」。 口語英語に興味のあるあなたなら、そう気づいていることでしょう。 まったくその通り。 たぶんあなたの想像以上に大切です。 イディオムは英語ネイティブの日常生活の一部。 なくてはならない普段着のような語彙なんです。 たとえばネットで出回っているこの画像のユーモア。 laundry は、洗濯物のことですね。 「汚い洗濯物？Facebookのロゴが...？」 イディオムを知らないと、どこがユーモラスなのか分かりません。 でも英語ネイティブなら、見た瞬間に誰でもピンときます。 この画像そのままのイディオムを例文で聞いてみましょう。 文脈から意味を推測してみてください。 ここで使われているイディオムは、 air dirty laundry in public 文字通りの意味だと「人前で汚い洗濯物に風を通す（または「乾かす」）」。 それがイディオムになると「内輪の恥を包み
英語音声変化リスニング教材モゴモゴバスター
手加減なし、本物の音声変化 いくつ聞き取れますか？ (???) this morning? (???) any idea who he is? (???) so much (???) tell you. (???) ?
Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering Ruslan Salakhutdinov rsalakhu@cs.toronto.edu Andriy Mnih amnih@cs.toronto.edu Geoffrey Hinton hinton@cs.toronto.edu University of Toronto, 6 King’s College Rd., Toronto, Ontario M5S 3G4, Canada
Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering Ruslan Salakhutdinov rsalakhu@cs.toronto.edu Andriy Mnih amnih@cs.toronto.edu Geoffrey Hinton hinton@cs.toronto.edu University of Toronto, 6 King’s College Rd., Toronto, Ontario M5S 3G4, Canada Abstract Most of the existing approaches to collab- orative filtering cannot handle very large data sets. In this paper we show how a class of two-la
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https://las.inf.ethz.ch/files/krause12survey.pdf
http://arxiv.org/pdf/0711.0189
http://www.cs.rochester.edu/twiki/pub/Main/HarpSeminar/Factorization_Meets_the_Neighborhood-_a_Multifaceted_Collaborative_Filtering_Model.pdf
A Survey and Critique of Deep Learning on Recommender Systems