Elman netを試す - Negative/Positive Thinking
はじめに プロフェッショナルな「深層学習」本で紹介されているRNNの一種のElman netを書いてみる。 Recurrent Neural Network(RNN)とは 再帰型ニューラルネット ネットワーク内部に内部有向閉路を持つようなニューラルネットの総称 Feedforwardの時は、入力層から出力層へ一方方向 この構造のおかげで、時系列や言語モデル、系列ラベリングなど前の状態を持つような問題に対して考慮できる いろんな種類がある(以下はwikipediaから) Fully Recurrent network Hopfield network Boltzmann machine Simple recurrent network Elman net Jordan net Echo state network Long short term memory(LSTM) network Bi
ディープラーニングチュートリアル 応用編
Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野：自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge
ゼロから始めるDeepLearning_その1_ニューラルネットとは - 分からんこと多すぎ
対象とする人 ディープラーニングすごい！ ←聞き飽きた チュートリアルあるよ！ ←ふわっとしすぎて具体的なところが分からん こういう論文あるよ！ ←読めるわけないだろ そういう人向け。（たぶん学部四年程度向け） ニューラルネット初学者が、書ききるまで怪しいところ満載でも突っ走ります。 ニューラルネット（この記事） →（AutoEncoder） →（DenoisingAutoEncoder） →ホップフィールドネットワーク →ボルツマンマシン →Restrictedボルツマンマシン →（Gaussian Binary - Restricted Boltzmann Machines） →（DeepBeliefNetwork） →（DeepNeuralNetworks） →畳み込みニューラルネット（後日） までやる。 太線以外は読み飛ばしてOK 本文中では怖い式は使わない。（Appendixに書
佐村河内識別システム - ぱろすけ's website
概要 近年、自称作曲家・佐村河内守氏と外見の酷似した人物が増加し、彼らと佐村河内氏とを自動的に見分けるシステムの開発が望まれている。一方で、佐村河内氏は作曲時と謝罪会見時で大きく外見的に変化することが知られており、佐村河内氏を見分けるシステムはそのような変化に頑健である必要があるため、実現は容易ではない。本プロジェクトでは、高度なコンピュータ技術を活用し、佐村河内氏を適切に見分けるシステムを開発する。 背景 自称作曲家・佐村河内守氏が世間を賑わせている。佐村河内守氏が引き起こした様々な問題のうちもっとも厄介なものは、「佐村河内守氏にそっくりな人物が多すぎる」ということである。たとえば、ミュージシャンの Revo 氏は知らない人に「あなたのCDはもう二度と買いません」などと言われるなどの風評被害を訴えており、漫画家のみうらじゅん氏についてもタクシー運転手から「佐村河内さんでしょ？」と執拗に問
意訳：2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください - Dust Theory
Quoraに投稿された質問 "What has happened in theoretical machine learning in the last 5 years (2009-2014)?" 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」 への、機械学習研究者Yisong Yueの回答を翻訳しました。そのままだと通じない部分は意訳しているので、原文に忠実ではありません。 「2009年から2014年の機械学習の理論的進歩について教えてください」への回答 私の個人的な視点で話します。 潜在変数モデルに対する最適推定について: 理論的な進歩として私が最初に思いつくのは、潜在変数モデルに対する（ほぼ）最適な推定です。この潜在変数モデルの最適推定は一般的に非凸な問題であり、つまり（よく知られている）凸最適化の手法の通用しない難題です。 最も輝かしいアプローチはスペクト
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