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ブックマーク / kiyukuta.github.io (4)

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
aidiary 2015/10/06
Deep Learning

RNN
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Hello Autoencoder — KiyuHub
Hello Autoencoder 最近，身内でDeep Learningを題材に含んだ勉強会を行なっている．メインは専門である自然言語処理まわりだが，とりあえず実装(というよりnumpy)の導入になる上，結果を視覚化できることから，画像データを利用したAutoencoderの実装について取り扱った．軽い説明と共にコードと，色々な結果を Autoencoder Autoencoderとは,Neural Networkの特殊系で，基本的には入力層と出力層のユニット数が同じである．教師信号として入力そのものを与える．という特徴を持つ．入力と出力が共に4次元で，隠れ層が2次元なAutoencoderの図 Autoencoderは，入力の情報をを一度隠れ層の空間に写像(encode) したあと，元の信号を復元(decode)するようなパラメータを学習する．図のように，もしも隠れ
aidiary 2015/04/24
Deep Learning

機械学習
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A yet another brief introduction to neural networks — KiyuHub
A yet another brief introduction to neural networks 過去にニューラルネットワークについて発表したスライドを改訂したものをslideshareアップしました．説明を簡略化するために，細かい式の導出やバイアス項などはスルーしています．なんとなくネットワークのイメージや計算の流れが分かってもらえたらという気持ちで作りました．それにしてもこれは説明しないとだろ，って所は指摘して頂けるとありがたいです． A yet another brief introduction to neural networks from Yuta Kikuchi そして，はじめてslideshareを使ったのだけど，Tinkererへの埋め込みがうまくいかなかった... が，こちらの記事の方法で解決しました． [雑記][はてな]slideshareの仕様変更(？)
aidiary 2013/09/30
Deep Learning
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自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた — KiyuHub
自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた “自然言語処理のためのDeep Learning”というスライドを公開しました．自然言語処理のためのDeep Learning from Yuta Kikuchi カジュアルな感じで自然言語処理まわりのDeep Learningの話題をまとめた感じになっています．きっかけは，勉強会をしていることを知ったOBのbeatinaniwaさんにお願いされたことで，株式会社Gunosyの勉強会の場で，発表の機会を頂きました．それが，9/11で，その後9/26に研究室内で同じ内容で発表しました．どちらも思った以上に好評を頂け，公開してはと進めて頂いたので，公開することにしました．もちろん間違いが含まれている可能性も多分にあるので．気づいた方はご指摘頂けると幸いです．内容ざっくり前半は，ニューラルネットワークを図を使
aidiary 2013/09/29
Deep Learning

自然言語処理
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