自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデル - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 最近、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自然言語処理が注目を集めています。CNNはRNNと比べて並列化しやすく、またGPUを使うことで畳み込み演算を高速に行えるので、処理速度が圧倒的に速いという利点があります。 この記事は、自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデルをまとめたものです。CNNを用いた自然言語処理の研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 文の分類(評判分析・トピック分類・質問タイプ分類) Convolutional Neural Networks for Sentence
紙を使うことによる可視化 - 武蔵野日記
週末に大学が停電になることを忘れていたので、出勤してからサーバの復旧。Mac mini を2台縦に置いているので、最初間違った方の電源を入れていた（メインマシンは先日 Mac mini から iMac にした）……。 午前中は大学院の自然言語処理の授業。TAが来ないのでどうしたものかと思っていたが、インフルエンザになっていたらしい。熱が引いてからも3日間は登校停止らしいのだが、一人暮らしで大丈夫だろうか……（自分も乳児がいるのでインフルエンザウイルスをもらうことはできないのだが） お昼は Skype でミーティング。直前まですっかり忘れていて、急遽準備したりする。10分あれば準備できるのだが、その10分の確保がままならない。うーむ。 昼過ぎは SLP（自然言語処理の教科書）の勉強会。情報抽出の章。研究テーマにしている人が複数いる章だと、みんな聞くモチベーションが上がるかな？自分が担当に当た
Recurrent neural network - Wikipedia
Recurrent neural networks (RNNs) are a class of artificial neural networks designed for processing sequential data, such as text, speech, and time series,[1] where the order of elements is important. Unlike feedforward neural networks, which process inputs independently, RNNs utilize recurrent connections, where the output of a neuron at one time step is fed back as input to the network at the nex
自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた — KiyuHub
自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた “自然言語処理のためのDeep Learning”というスライドを公開しました． 自然言語処理のためのDeep Learning from Yuta Kikuchi カジュアルな感じで自然言語処理まわりのDeep Learningの話題をまとめた感じになっています． きっかけは，勉強会をしていることを知ったOBのbeatinaniwaさんにお願いされたことで， 株式会社Gunosyの勉強会の場で，発表の機会を頂きました． それが，9/11で，その後9/26に研究室内で同じ内容で発表しました． どちらも思った以上に好評を頂け，公開してはと進めて頂いたので，公開することにしました． もちろん間違いが含まれている可能性も多分にあるので．気づいた方はご指摘頂けると幸いです． 内容ざっくり 前半は，ニューラルネットワークを図を使
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