2014年11月13日開催の全脳アーキテクチャ若手の会 第3回Deep Learning勉強会の資料です。RBMの動作原理をポイントを押さえて解説しました。参考資料を後ろに纏めましたのでご自由にご活用ください。Read less
RBM、Deep Learningと学習(全脳アーキテクチャ若手の会 第3回DL勉強会発表資料)
2014年11月13日開催の全脳アーキテクチャ若手の会 第3回Deep Learning勉強会の資料です。RBMの動作原理をポイントを押さえて解説しました。参考資料を後ろに纏めましたのでご自由にご活用ください。Read less
機械学習にまつわる3つの誤解 - 武蔵野日記
昨晩寝る前に発表タイトルと概要についてコメントをしたのだが、朝の4時にミルクで起きることに成功したので、もう一度コメントを送る。この往復が好きなのだが、往復する度にクオリティが上がっていくのが楽しいからかもしれない。 今日は午前に出かける予定なので朝の散歩は省略。最近は暑いので、たまたま気温が低い日でないと、朝早くに行かないと汗だくになる。今日は特別暑そうだし…… 午前中は、現在第一希望の認証保育園まで見学に行く。以前も1回行っているのだが、妊娠中だったので、娘を連れてもう一度行きたかったのである（雰囲気が合うかどうかもあるし）。外が暑かったし、今日は自分も体調も悪くないので、バスではなく車で行く。タイムズ駐車場を検索したところ、満車かどうかまで教えてくれて、便利。空いている駐車場に車を止めて、保育園に向かう。 先週電話したときは、来年の4月1日から入りたい場合は9月1日の10:45から先
電子書籍『実践 機械学習』の無料ダウンロードが可能に！
機械学習の基礎について解説した電子書籍『実践 機械学習 ― レコメンデーションにおけるイノベーション』がHadoop情報サイト「Hadoop Times」から無料でダウンロードできます。 著者は『Mahoutイン・アクション』の著作でもお馴染みのTed DunningとEllen Friedman。Apache Mahoutプロジェクトでプロジェクトマネジメント委員やコミッタとして活躍しながら、MapR社でチーフアプリケーションアーキテクトやコンサルタントを務めている両氏が、機械学習の初学者のために書き下ろしたの一冊です。50ページほどの手軽なボリュームながら、レコメンデーションを洗練させるための重要なエッセンスが詰まっています。 機械学習とレコメンデーションについて学習したいけれど、どこから始めればよいか迷っているという方は、手始めに本書を読むところから始めてみてはいかがでしょうか。 H
http://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2014/zemi14-ml4nlp.html
2. 文書および単語の数学的表現 2.1 タイプ、トークン 2.2 n グラム 2.3 文書、文のベクトル表現
L1正則化を導入した Online学習手法
L1正則化を導入した Online学習手法 数理言語情報学研究室 修士一年 大岩秀和 目次 はじめに 紹介論文概要 問題設定：教師あり学習 Online学習／L1正則化 Online学習 L1正則化 Forward Backward Splitting(FOBOS) FOBOS Algorithm Regret分析 実験 まとめ 2 目次 はじめに 紹介論文概要 問題設定：教師あり学習 Online学習／L1正則化 Online学習 L1正則化 Forward Backward Splitting(FOBOS) FOBOS Algorithm Regret分析 実験 まとめ 3 紹介論文概要 Efficient Online and Batch Learning using Forward Bac
AdaGrad+RDAを実装しました。 - EchizenBlog-Zwei
AdaGrad(Adaptive Gradient)というオンライン学習のアルゴリズムを実装しました。 https://github.com/echizentm/AdaGrad 論文: Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization(http://www.magicbroom.info/Papers/DuchiHaSi10.pdf) AdaGradはAROWのように重みの更新を適応的に行うことが出来るほか、正則化のアルゴリズムと組み合わせることが出来るという利点があります。 このためFOBOSやRDAなどを用いたL1正則化によって特徴量を疎にすることが出来ます。今回はRDAと組み合わせたAdaGradをperlで実装しました。 RDAを用いた理由は上記論文でFOBOSよりも高性能だった
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機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
CRFsuite - A fast implementation of Conditional Random Fields (CRFs)
CRFsuite is an implementation of Conditional Random Fields (CRFs) [Lafferty 01][Sha 03][Sutton] for labeling sequential data. Among the various implementations of CRFs, this software provides following features. Fast training and tagging. The primary mission of this software is to train and use CRF models as fast as possible. See the benchmark result for more information. Simple data format for tr
Jubatusにおける機械学習のテスト@MLCT
6. 各モジュールの役割 l サーバー・クライアント l msgpack-rpcサーバー・クライアントとして振る舞る l だいたい⾃自動⽣生成される l ドライバー l ⽣生データ（⽂文書など）を処理理する層 l 特徴抽出、重み付け、学習を結びつける役割 l コア l ベクトルを受け取る⽣生の学習器 l ベクトルを⽣生成する⽣生の特徴抽出器 l 最近リポジトリを分離離した（jubatus_core） 6
【機械学習】『コンピュータビジョン最先端ガイド6』はディープラーニングの分かりやすい解説があるのでもっと話題になっていいと思う - 歩いたら休め
グーグルの猫以来、ディープラーニングに興味を持っている人自体は多いものの、（自分も含めて）理解して実装できる人はそう多くないように思われます。 そんな人がステップアップできそうな本がありました。 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) 作者: 藤代一成,高橋成雄,竹島由里子,金谷健一,日野英逸,村田昇,岡谷貴之,斎藤真樹,八木康史,斎藤英雄 出版社/メーカー: アドコムメディア 発売日: 2013/12/11 メディア: 単行本 この商品を含むブログを見る 第四章で東北大学情報科学研究科の岡谷貴之さん、齋藤真樹さんによるディープラーニングの詳しい解説があります。 私もまだほとんど読んでないのでアレですが、ディープラーニングとしてニューラルネットワークが注目された経緯、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やオートエンコーダの詳しい解説、ソフトウェア（The
シンプルなK-Meansの事例で機械学習に触れてみる - ワザノバ | wazanova
http://www.youtube.com/watch?v=lE7w4kB6ZJk 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約7時間前 IntercomのBen McRedmondが、K-Meansのクラスタリングを使った機械学習のシンプルな事例を紹介しています。 事例として、ブログの最後に「お勧めの他の投稿」を表示するケースを挙げてみる。 作業のステップとしては、 ブログの投稿内容を数学的に表す 。 K-Means法を使って、類似の投稿をクラスタ化する。 1. Representing posts mathematically 全ての投稿タイトルの単語を洗い出す。 各投稿をarrayで表現する。arrayの各要素は全ての単語のリストに対して、「1」もしくは「0」で、あるなしを表示する。 Rubyで書く
Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
2. ⾃自⼰己紹介 l l l l ⽐比⼾戸将平（HIDO Shohei） TwitterID: @sla 専⾨門：データマイニング、機械学習 経歴： l l l 2006-2012: IBM東京基礎研究所データ解析グループ l 機械学習のアルゴリズム研究開発 l お客様案件で数多くの異異常検知プロジェクトに従事 2012-: 株式会社プリファードインフラストラクチャー l ⼤大規模オンライン分散機械学習基盤Jubatusチームリーダー 2013-: Preferred Infrastructure America, Inc l 取締役／Chief Research Officer 2
しましま/IBIS2013 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
第16回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013)† このページはしましまが IBIS2013 に参加してとったメモです．私の主観や勘違いが含まれていたり，私が全く分かってなかったりしていますので，その点を注意してご覧ください．誤りがあれば，指摘してください． チュートリアル1：機械学習概要† 村田 昇（早稲田大学） 学習とは『賢くなる手続き』 スパムメール，Googleの検索，推薦システム，Watson，将棋，徴税システム 計算論的学習理論 人工知能とアルゴリズムの初期研究：決定的 → 確率的・非決定的な考え方の登場 80年代の Valiant 十分な確率で正解に達すればよい → PAC学習 統計的学習理論 確率的近似法（統計的探索に確率探索の手法を導入）→ 学習系の平均挙動の統計的解析 → VC次元の理論と発展 学習問題の枠組み 教師あり（回帰，識別）・教師なし（クラスタリ
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