メンヘラちゃんがディープラーニングの最新論文をバリバリ語ってくれるシリーズです.Twitterに投稿したスライドをまとめました. サムネ画像 スライド内のテキスト抽出(検索エンジン用) メンヘラちゃんと学ぶ ディープラーニング最新論文 製作: Ryobot はじめに 作者 • Ryobot (りょぼっと) • NAIST修士2年.RIKEN AIP勤務 (2017/7~) • チャットボットの個性と多様性の研究をしています • Twitter@_Ryobot でお気に入り論文を紹介しています スライドの概要 • メンヘラちゃんが最新論文をバリバリ語ってくれます • 分野は主に自然言語処理 (機械翻訳と言語理解) です • Twitter で投稿したスライドのまとめです メンヘラちゃん • ジョイネット様制作のLINEスタンプです • 作者様がフリー素
こんにちは,Ryobot (りょぼっと) です. 概要 「メモリネットワーク」は代表的な記憶装置付きニューラルネットワークである. 本稿ではメモリモデル (記憶装置付きニューラルネットワーク) をいくつか概説し,論文 2 紙 (1) Memory Networks, (2) Towards AI-Complete Question Answering の理論的な記述を全文翻訳して補足説明している. 目次 メモリモデルの概説 Memory Networks (MemNN) 1 メモリネットワークの概要 2 基本モデル 3 拡張モデル 4 実験 Towards AI-Complete Question Answering (bAbI task) 1 メモリネットワークの拡張 2 bAbI タスク 3 実験 長文である.ざっくり知るだけなら「メモリモデルの概説」と Memory Networks
Watching the appeal and applications of machine intelligence expand. Almost a year ago, we published our now-annual landscape of machine intelligence companies, and goodness have we seen a lot of activity since then. This year’s landscape has a third more companies than our first one did two years ago, and it feels even more futile to try to be comprehensive, since this just scratches the surface
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