Copied from: Public/Study NLP100 2023 実践的な課題に取り組みながら,プログラミング,データ分析,研究のスキルを楽しく習得することを目指します.具体的には, Unix環境でのターミナルの操作. 研究室の実験環境の体験. Pythonプログラミングのチュートリアル. Pythonの実行環境のインストール. Pythonの基礎. Jupyter notebook, IPython, pipの使い方など. この勉強会では言語処理100本ノック 2020を教材として用います.自然言語処理に関するプログラムを実際に作ってもらい,互いにコードレビューを行います. 問題に対する答えは一つではありません.どんな方法でも構いませんので,自力で問題を解き,他人のコードを読むことで,よいプログラムとは何かを体感してください. This study group aims at
ダレトク記事? ・Microsoft Azureをこれから試してみたい人 ・AIを体験してみたい人 ・感情分析を体験してみたい人 Text Analyticsとは? テキストから感情の分析や、キーとなるフレーズや人、組織等の抽出が可能なサービスです。 感情の度合いを数値化する等が可能です。 ※Azureのサービスを利用するには無料のアカウント登録が必要です。 まだ登録されていない方はまずはアカウント登録から始めましょう サンプル動画を見てみよう サンプルアプリを作成してText Analyticsの使い方を解説しています。 是非見てみてください。 Text Analyticsを使ってみよう Text Analyticsの作成 Text Analyticsのページで「+作成」ボタンから進めていきます 各種設定 リソースグループ、リージョン、名前は何でもいいです。 試すだけなら価格レベルはFr
第8章: ニューラルネット 学習内容 深層学習フレームワークを用い,再帰型ニューラルネットワーク(RNN)や畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装します. 81. RNNによる予測 ID番号で表現された単語列$\boldsymbol{x} = (x_1, x_2, \dots, x_T)$がある.ただし,$T$は単語列の長さ,$x_t \in \mathbb{R}^{V}$は単語のID番号のone-hot表記である($V$は単語の総数である).再帰型ニューラルネットワーク(RNN: Recurrent Neural Network)を用い,単語列$\boldsymbol{x}$からカテゴリ$y$を予測するモデルとして,次式を実装せよ. $ \overrightarrow h_0 = 0, \ \overrightarrow h_t = {\rm \overrightarrow{RN
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