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Taking Control of Your Online Presence with Data for All Scott Thompson | December 16, 2022 at 3:25 pm Data for All by John K. Thompson covers data in the most holistic sense. For someone that is not involved in data scienc... DSC Weekly 13 December 2022 – Highlighting Our Contributors Scott Thompson | December 13, 2022 at 6:14 pm Announcements The hybrid cloud infrastructure is set to enhance agi
Gensim: topic modelling for humans
✔ Train large-scale semantic NLP models ✔ Represent text as semantic vectors ✔ Find semantically related documents from gensim import corpora, models, similarities, downloader # Stream a training corpus directly from S3. corpus = corpora.MmCorpus("s3://path/to/corpus") # Train Latent Semantic Indexing with 200D vectors. lsi = models.LsiModel(corpus, num_topics=200) # Convert another corpus t
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お花見：2026年 例年よりも開花にやる気を出している桜です。冬のような寒さは去り、３月末で既に満開となりました。この様子だと今年の夏も猛暑・酷暑となりそうな予感がします。その一方で、この異常気象のことなので地球さんを信頼できず、もしかしたら再び雪が積もったりする可能…
perform the exact same convolution as in theano's conv2d 2015 - Q2A.Science
I have an existing classification model that was trained using theano's conv2d under theano.tensor.nnet. Now I have to use this model to do some sort of prediction in Java. I implement a simple convolution in Python(In the end, I will code it in Java) as per some documentation(https://developer.apple.com/Library/ios/documentation/Performance/Conceptual/vImage/ConvolutionOperations/ConvolutionOper
DBNとLabelSpreadingを使った半教師ありラベル学習 - Qiita
教師あり学習で文書分類をするためのラベル付け作業に疲れた方がいらっしゃったので、少ないラベルで分類が可能なように半教師あり学習でテキスト分類を行うものを作ってみました。 参考資料 コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ) Deep Learning Tutorials Learning with local and global consistency, Zhou+, 2004 やったこと DBNで特徴量抽出 LabelSpreadingで半教師あり学習によるラベル付け 手順 DBNで特徴抽出 グリッドサーチで適当に層の深さ、学習係数、各層のユニット数を決定(Top層のユニット数は圧縮後の次元数) DBNでpre-trainingを行いweightとバイアスを学習 Top層の出力を次元圧縮後の特徴量として分類器に投入する LabelSpreadingで半教師あ
PythonによるDeep Learningの実装（Deep Belief Nets 編） - Yusuke Sugomori's Blog
前回、前々回とそれぞれロジスティック回帰（Logistic Regression）、制約付きボルツマンマシン（Restricted Boltzmann Machine, RBM）を紹介しました。 手法の説明については、各記事を参照してください。 今回は、これら２つを組み合わせて実装されている Deep Belief Nets (DBN) について紹介します。今回のコードは長いので、記事の最後の方に載せています。 DBNは Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks [Bengio 2007] で提案されている手法ですが、こちらがDeep Learningのパイオニアと言っても過言ではありません。 DBNは多層ニューラルネットワークの形をしています。従来の研究では、多層にするほど精度が下がるという問題が指摘されていましたが（多層のため誤差の重みが少
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