ニューラルネットの 積分表現理論
ニューラルネットの 積分表現理論 第2回 産総研 人工知能セミナー 早稲田大学 先進理工学研究科 博士後期課程（学振研究員） 園田 翔 園田 翔 2010-2012 修士（工学） • 専攻：機械学習（村田昇教授） • ニューラルネット積分表現理論 • 鉄鋼データ解析，ブログ解析 2012-2013 会社員 • オートモーティブ ＆インダストリアルシステムズ社 • 商品開発・制御ソフト設計 2013- 博士（工学） • 専攻：機械学習（村田昇教授） • 深層学習のリッジレット解析 • 自動運転，脳波解析，鉄鋼データ解析 2 ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ camel rug 画素値 ラベルの確率値 深層構造の中では何が起きているのか？ パラメタ数 ～１０億 正答率 ９５＋％ 3 深い方が効率的 vs. 浅くても万能 徐々に抽象化する MNIST [Y.Taigman+14] 急速にコードする
構文・述語項構造解析システムKNPの解析の流れと特徴
構文 述語項構造解析システム ＫＮＰの解析の流れと特徴 ・ 笹野 遼平 （東工大） KNPのイメージ？ KNP KNPのイメージ？ KNP 古い 重い 遅い KNPのイメージ？ KNP ルールベースの係り受け解析器である 古い 重い 遅い KNPのイメージ？ KNP ルールベースの係り受け解析器である 古い 重い 遅い 内部で何が行われているか分からない KNPのイメージ？ KNP ルールベースの係り受け解析器である 古い 重い 遅い 内部で何が行われているか分からない 出力の読み方が分からない KNPのイメージ？ 1. ・ ⇒ 係り受け解析器として見ると遅いし、重い、でも… 2. ・ KNP ルールベースの係り受け解析器である 古い 重い 遅い 内部で何が行われているか分からない 出力の読み方が分からない KNPのイメージ？ 1. ・ ⇒ 係り受け解析器として見ると遅いし、重い、でも…
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