Recursive Autoencoder で文の分散表現 - scouty AI LAB
scouty 代表の島田です。 トピックモデルで単語の分散表現 - 理論編 - scouty AI LAB では、局所表現・分散表現の違いに関して説明しましたが、「単語の分散表現と同じように、文*1の分散表現を作るにはどうすればよいか？」というのが今回のテーマです。 CNNで文の識別タスクを解く - scouty AI LAB でもCNNによって文の分散表現を作る方法を扱いましたが、本記事では Recursive Autoencoder によって文の分散表現を作る方法をご紹介します。 Autoencoder とは何か Recursive Autoencoder は、 Autoencoder （オートエンコーダー）を組み合わせることによって文の意味表現をひとつのベクトルとして表そうとするモデルです。 Autoencoder というのは、入力ベクトルを受け取ったら、入力ベクトルと全く同一のベク
深層学習 を 用いた 異常値検知 手法まとめ 〜 (Denosing) AutoEncoder, LSTM, TDA（Topological Data Analysis) + CNN - Qiita
オーソドックス な アプローチ（一般的手法） まず は、以下 が よくまとまっている。 株式会社クロスコンパス・インテリジェンス（2016.10.5）「NVIDIA GPU TECHNOLOGY CONFERENCE JAPAN 2016 Industry Deep Learning」 異常値予測 を 行う アプローチ としては、以下 が 一般的な考え方 の ようだ。 （データ量の多い）正常時のデータ挙動の特徴パターンを学ばせて、 新規データが上記の特徴パターンから乖離している場合を、異常とみなす 上記のアプローチをとる理由 は、「異常発生時のデータ」の取得可能件数 は、「正常時のデータ」 に 比べて、取得できるデータの件数 が 圧倒的に少ない から である。 上記のスライド で 挙げられている AutoEncoderモデル や LSTMモデル を 採用し、 AutoEncoderモデル
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