高速と噂のfastTextの仕組み - Qiita
８月中旬、facebookが公開したfastTextの仕組みを軽くまとめる。 fastTextができること 自然言語処理の範囲は広く、ものによってできるものは異なる。fastTextは、word2vecのような単語をベクトルにしたり、文章をクラス分けする（予め決まったクラスに分類する（複数クラスに入ることは可能））ことができる。ベクトル化するモデルはCBOWとskip-gramが使われている。クラス分けを行うときは、学習データに、それぞれの文章がどのクラスにあるかという教師データが必要となる。 fastTextを試す githubに公開されているので、 でコンパイル（新しめのc++コンパイラが必要）。使い方の詳細はREADME.mdを参考にしてください。 サンプルとして複数のスクリプトが用意されている。しかし、巨大なデータがダウンロードされてしまうので、するなら、時間や十分なネットワーク環
TensorFlow2.0の傾向と対策 〜 TensorFlowの消失 - Qiita
はじめに この記事はTensorFlow2.0（以下、TF2.0）のPreview版がPyPIに公開されたことを受け、正式版の公開やその利用に向けて備える記事です。特に、APIの整理に伴って消えたAPIを紹介し、それによってTensorFlowの使い方が大きく変わることの警告を目指します。 また、筆者の属性は、TF歴3年の画像認識屋です。しかし、内容は個人の意見で、別分野の方や別ライブラリユーザーだけでなく、同属性の方からも別の意見が出ると思います。純粋にTF2.0を学びたい方は、他の記事を参考にしてください。 リンク 公式ドキュメント tf.keras以外の高レベルAPIの消滅 tf.layers tf.contrib.slim tf.contrib.layers（slimはtf.contrib.layersを呼んでいる） これらがいつからあるのか調べてみると、「TensorFlowの増
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