スパースモデリング第3章追跡アルゴリズムのアルゴリズムをPythonで実装. コードと実験結果をまとめたJupyter notebook. 以下の貪欲法と凸緩和の手法を実装.IRLSはちょっと怪しい… 貪欲法 直交マッチング追跡(orthogonal matching pursuit; OMP) マッチング追跡(matching pursuit; MP) 弱マッチング追跡(weak matching pursuit; WMP) しきい値アルゴリズム 凸緩和の手法 反復再重み付け最小二乗法(iterative-reweighted-lease-sqaures; IRLS) 貪欲法の概要 初期化 $k=0$として 初期解 $\mathbf{x}^{0}=\mathbf{0}$ 初期残差 $\mathbf{r}^{0}=\mathbf{b}$ 解の初期サポート$S^{0}=\emptyset$
ヤフーは4月18日、AI・自然言語処理技術のひとつである分散表現の学習時間を短縮化する技術「yskip」をオープンソースソフトウェア(OSS)として公開したと発表した。 Word Similarityタスクのデータセット3種類(WordSim353、MEN、SimLex999)とAnalogyタスクのデータセット2種類(Googleデータ、MSRデータ)を用いた結果 分散表現とは、単語をベクトルで表現する自然言語処理領域のAI技術のひとつ。同技術を用いると、大量のテキストデータからさまざまな単語の関係性を機械学習し、単語同士の意味の相違を機械的に推定できる。同社では、同技術をユーザーの興味関心情報と記事や広告のマッチングの裏側の技術として活用しているという。 ただし、分散表現は、より大量のテキストデータを用いて学習することで精度向上が期待できるが、日々増加し、新たなトレンドも生まれてくる「
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