結城先生の連ツイには心情的には同意したいものの数式には漢字や英語にはない怖さがあると思う - しいたげられた🍄しいたけ
このホッテントリに関連して、たまたまちょうどよいサンプルを見かけたところなので、ささっとエントリーに仕立ててしまいたい。 rentwi.textfile.org おっしゃることはごもっともだと思う。心情的には同意したい。しかし、数式には、結城先生が連ツイ中で例として引いている漢字や英語にはない怖さがあると思う。その怖さは、むしろ「文系」の人より「理系」の人のほうが、わかってもらえるんじゃないだろうか？ つまり「数式アレルギーの理系」の人がいたっておかしくないんじゃなかろうか？ どころかアレルギーの度合いは、ひょっとしたらそういう人の激しいんじゃなかろうかとすら想像する。 怖さというのは、数式の難易度が、見た目からは即座に判断できないということが、ままあるということだ。 スポンサーリンク こんな数式がある。 標準正規分布の確率密度を与える関数である。「理系」の人間だったら、知らないと恥ずかし
word2vec の結果を利用して RNN で文章を生成してみる（1） - 終末 A.I.
chainer のサンプルの中には RNN 利用して文章を学習し、コンテキストに沿った単語を選択できるようになる ptb のサンプルが付属しています。 今回はこいつをちょっと改造して、単語の識別IDではなく、word2vec で生成したベクトルを用いて ptb サンプルと同じことをやってみようと思いま......したが、残念がら chainer の仕様理解ができていなかったようで、一切パラメーター更新ができておらず、4000円ほどドブに捨てる結果となってしまいました。辛すぎる！ そういうわけで今日のところは、こういう風にやったらうまく学習できなかったという記録のみ記載しておきたいと思います。原因分かり次第、追記か別記事を書きます。 今回学習がうまくいかなかったモデルは以下のように実装しました。元の ptb サンプルから embedID のレイヤの関数を取り除き、Classification
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