深層学習による自然言語処理 - RNN, LSTM, ニューラル機械翻訳の理論
本稿ではニューラルネットワーク，誤差逆伝播法，言語モデル，RNN，LSTM，ニューラル機械翻訳の一連の手法について数理的に解説する． 前編の目次 ニューラルネットワーク 順伝播 (Forwardpropagation) 逆伝播 (Backpropagation) リカレントニューラルネットワーク (RNN) Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM) Backpropagation Through Time (BPTT) Long Short-Term Memory (LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU) RNN のドロップアウトとバッチ正規化 ニューラル機械翻訳 (NMT) Sequence to Sequence (seq2seq) 注意 (Attention) 双方向エンコーダー・多層LSTM 評価手法
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
Python でのデータ分析作業をスマートにするために - Qiita
はじめに 機械学習を使った分析業務といっても、データの取り込み、モデリング、プロダクト化といった様々なステージに分けられ、それぞれのステージ特有のボトルネックがあるかと思います。私はその全てに対する処方箋を提示できるわけではありませんが、今回は特に、Pythonを使った機械学習モデリングのステージについてご意見しようという魂胆です。 Python は scikit-learn など機械学習用のモジュールが充実しているので、予測モデルの作成によく使われていると思いますが、予測モデルの作成というのは試行錯誤の繰り返しで、頻繁に出戻りが発生します。あるいはモデル作成のパートを分業せず、一人で試行錯誤という場面も多いと思いますが、多くの人は Jupyter notebook のような対話型エディタで作業していると思います。これも、作業が長引くにつれて、相当見づらいコードが出来上がってしまうことが予
ハイスピードカメラ MEMRECAM Q1v | 映像計測 | ナック
※カラーモデルは販売終了しました MEMRECAM（メモリカム）Q1vは、62×62×65mmの手のひらサイズをさらにひとまわり小さくした一体型ハイスピードカメラ（高速度カメラ）です。モノクロISO50,000を有し、640×480ピクセルで8,000コマ/秒の撮影が可能で、これまで困難であった低照度環境下や高所・狭所での撮影から、顕微鏡などと組み合わせた拡大撮影まで、幅広い分野のユーザーニーズに応えます。
遮熱ビニールカーテン・シート一覧【業務用通販ビニプロ】
日差しによる直射日光を軽減したい場所には、遮熱ビニールシートをおすすめいたします。遮熱の機能性をもったビニールシートは、夏場の日差しを軽減したいときや、西日など直射日光が当たりやすい場所に、ビニールカーテンとしてご利用いただけます。 ビニプロでは、遮熱機能がある糸入り透明ビニール、透明ビニール、半透明ビニールを取り扱っております。設置場所、ご要望に合わせて、遮熱ビニールカーテン・ビニールシートを1点・1枚から製作・加工いたします。 遮熱ビニールシートの特徴 遮熱ビニールシートの利用シーン 透明・半透明以外の遮熱ビニールシート 遮熱ビニールカーテン・シート一覧 ご注文方法 遮熱の機能性を持った透明ビニールシートは、熱を反射する機能性をもったビニールシートを使用することで、室内に入る熱を低減することができます。 テイジンの半透明ビニールシート、ルミナカットは放射熱を遮へいし、従来の透明ビニール
2017年のディープラーニング論文100選 - Qiita
これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2016年のディープラーニング論文100選[リンク] ディープラーニングにとっての2017年 2017年のディープラーニング技術は主に画像系技術で革新的な進歩がありました。それをけん引したのは敵対
NTTの株価総額が世界一だった時に、Microsoftに転職した理由
「6年勤めたNTTを退職しました」という記事が、注目を浴びているようですが、この筆者が NTT を辞めた理由が、私が３２年前（１９８６年）に NTT を辞めた理由とあまり変わらないのに、少々驚きました。 私が NTT を辞めた件に関しては、これまで色々なところで話しては来たのですが、まとまって文章にしたことがなかったので、これを機会に書くことにしました。普段ならメルマガ（週刊 Life is beautiful）の読者限定で書くところですが、今回だけは、出来るだけ多くの人に読んで欲しいので、ブログ記事として公開します。 当時、NTTは電電公社から民営化したばかりで、１９８５年に入社した私は、NTTとしては第１期生でした。大学は、早稲田の理工学部電子通信学科で、修士課程まで行きました（当時は、情報学科はまだ独立しておらず、電子通信学科がソフトウェアとハードウェアの両方をカバーしていました）。
MODTRAN Infrared Light in the Atmosphere
Spectrum expanded 5-11-17, changing the IR out value.
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触覚，触覚センサ，近接覚，近接覚センサの紹介)
Radius of curvature (optics) - Wikipedia
Gaussian Beam Optics
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ロール・ピッチ・ヨー ― Kinectで学ぶ数学
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