Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio
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
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自然言語処理分野におけるディープラーニングの現状
