LSTMネットワークの概要 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 ##リカレントニューラルネットワーク 人間は毎秒ゼロから思考を開始することはありません。このエッセイを読んでいる間、あなたは前の単語の理解に基づいて、各単語を理解します。すべてを捨てて、またゼロから思考を開始してはいません。あなたの思考は持続性を持っています。 従来のニューラルネットワークは、これを行うことができま
ディープラーニングを使って転職会議の企業クチコミデータを感情分析してみる - Qiita
せっかく会社の名前を借りたAdvent Calendarの記事なので、会社に絡んだ題材を扱います。 （前置き）転職会議 について Livesenseでは、転職会議という転職者による企業の評判クチコミを扱ったサイトを運営しており、日々企業についてのクチコミが投稿されている。 これまで転職会議では、クチコミのテキストデータと5段階からなる評点データを別々のデータとして取得していたが、先日のリニューアルで、評点とテキストデータを同時に投稿できるようになり、さらに読みやすいクチコミを提供できるようになった。 リニューアル以前に投稿されたクチコミ リニューアル後に投稿されたクチコミ ここで感じる課題感 新しく投稿されるクチコミは評点によって読みやすくなったものの、過去に蓄積された大量の投稿には当然5段階の評点データは無いし、そのままでは顔アイコンを出すことは当然出来ない。 しかしこの課題を解決して、
再帰型ニューラルネット in 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会
3. 本章で扱う問題 サンプル毎に系列長が違うデータをどう扱うか？ ニューラルネット 1.0 9.0 3.0 入力ベクトル系列 出力ベクトル系列 6.0 5.0 2.0 2.0 4.0 6.0 1.0 9.0 6.0 3.0 7.0 3.0 固定次元 固定次元 可変 入力と同じ系列長 4. 応用 自然言語処理 途中までの文章から次の単語を順次予測 音声認識 短時間フレーム毎の音素認識 We can get an idea of the quality of the leaned feature 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9
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