A Transformer Chatbot Tutorial with TensorFlow 2.0
https://blog.tensorflow.org/2019/05/transformer-chatbot-tutorial-with-tensorflow-2.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjubJSdXkMwulhxB3g5tOEJ8Iihc7BMxsdEtJicdRWon1GZi8mhkpN-gN8heS8ZyJT4R7JZ_mLm_gqorKAvETrAKq1P3Msn7x9M7gU2iPkl0BBKevmuiyjMJRu3u186jem5yXEdIJ5mC1I/s1600/transformer.png May 23, 2019 — A guest article by Bryan M. Li, FOR.ai The use of artificial neural networ
再帰関数を学ぶと、どんな世界が広がるか - Qiita
0. はじめに 再帰関数は初めて学ぶときに壁になりがちで なんとなくわかった...けれど どんな場面で使えるのだろう...いい感じの例を探したい！ という気持ちになりがちです。再帰関数は、なかなかその動きを直感的に想像することが難しいため、掴み所が無いと感じてしまいそうです。 そこで本記事では 再帰関数の動きを追いまくることで、再帰関数自体に慣れる 再帰的なアルゴリズムの実例に多数触れることで、世界を大きく広げる！ ことを目標とします。特に「再帰関数がどういうものかはわかったけど、使いどころがわからない」という方のモヤモヤ感を少しでも晴らすことができたら嬉しいです。なお本記事では、ソースコード例に用いるプログラミング言語として C++ を用いておりますが、基本的にはプログラミング言語に依存しない部分についての解説を行っています。 追記 1. 再帰関数とは 再帰の意味はとても広いです。自分自
Python Numpy Tutorial (with Jupyter and Colab)
This tutorial was originally contributed by Justin Johnson. We will use the Python programming language for all assignments in this course. Python is a great general-purpose programming language on its own, but with the help of a few popular libraries (numpy, scipy, matplotlib) it becomes a powerful environment for scientific computing. We expect that many of you will have some experience with Pyt
文字ベース言語モデルの作り方 - Ahogrammer
最近の言語処理では言語モデルを使って転移学習をしたり、性能向上に役立てたりするようになってきました。言語モデルの１つであるELMoでは、言語モデルから得られる分散表現を他のタスクの入力に使うことで、質問応答や固有表現認識、評価分析といった様々なタスクの性能向上に役立つことを示しました。ELMoについては以下の記事で詳しく紹介されています。 kamujun.hatenablog.com よくある言語モデルでは単語単位で学習を行うのですが、文字単位で学習することもできます。そのメリットとしては、文字単位の言語モデルは単語と比べてボキャブラリ数が少ないため学習が高速に進むことや未知語が少ない事が挙げられます。 本記事では文字ベースの言語モデルの作り方について紹介しようと思います。言語モデルを作成し学習したあとは学習したモデルを使ってテキストを生成して見るところまでやってみます。この記事を読むと以
機械学習超入門 - Qiita
概要 社内の勉強会用に「機械学習って何？どうやって使うの？」というテーマでまとめたものです。この記事の内容が他の方の役に立てたら嬉しいです。 機械学習 ＝ AI？ 機械学習は人工知能の一分野で、ディープラーニングは機械学習の一分野です。 ルールベース 多重If文や探査により多彩なパターンを網羅して、複雑な条件でも適切な出力がされるようにプログラムされているもの データのパターンや特徴を学習し、それをもとに未知のデータに対して何かしらの予測を出力する ディープラーニング データの特徴となる要素の取捨選択を自動で行うことができる、機械学習の手法の一つ 強化学習 ある環境において、 エージェントが状況を観測しながら行動することを繰り返し試行し、目的を達成するための最適な意思決定を学習するもの Point! ルールベースだと、例外が発生すると人が手でルールを書き換える必要があり、どんどんデータが増
AWS Fargateの素晴らしさをチュートリアルで体験する
はじめに こんにちは。千葉です。皆さん、AWS Fargateってご存知ですか？ AWS Fargateとは、一言でいえば「ホストの管理なしにコンテナを動かすためのサービス」です。AWSにはAmazon ECSという、EC2インスタンスの上でコンテナを動かすためのサービスがあるのですが、これはAmazon ECSの利用者がEC2インスタンスのことを考える必要がありました。「これ以上コンテナを増やしたらメモリが不足しそうだから、EC2のインスタンスタイプを変えようかな」とかです。 しかし！AWS Fargateを使えばEC2インスタンスのことなんか考えなくてよくなります。コンテナに割り当てるCPUとメモリ、あと少しの情報を入力すれば、コンテナが起動します。なんて楽なんでしょう！なんて素晴らしいんでしょう！ というわけで、是非皆様にもAWS Fargateの素晴らしさを知っていただきたく、AW
SPA(Single Page Application)の学習、そこに高度なスキルなどいらない - Qiita
前書き 普及しないSPA これだけ時代が進んだのに、Webでは未だにガチャガチャページが切り替わるシステムが多い。SPAの普及を阻止しようとしている勢力がいるとしか思えない状況だ。「そんな悪の組織みたいな勢力がいるんだね、へぇしょっかぁ」とかギリギリのラインでネタをぶち込んでも仕方が無い。 今回はWebシステムの基本といえる掲示板を作成し、SPAの動作について確認していきたい Webアプリケーションとは九割九分、掲示板の変形である Webアプリケーションの基本は掲示板だ。DBからデータを抽出し出力、データを受け取りDBに保存、保存後の状態を再出力。たったこれだけのことだが、あらゆるシステムで利用される基本なのである。世の中のシステムは掲示板をベースにデータの種類を増やしたり、カテゴリ分けがあったり、ほとんどがちょっとした派生でしかないのだ 掲示板を作ることができれば、大抵のシステムはなんと
いまさらだけどGitを基本から分かりやすくまとめてみた - Qiita
はじめに Gitをそこそこ使いこなすにあたって必要な基礎知識やコマンドをまとめました。 Gitは少しかじったけど挫折したくらいの人が対象レベルになるかと思います。 当方、Subversionをまともに触ったことないゆとり世代なので集中管理型との違いとかはよく分かりません。 一部諸事情のため、XXXXXで情報を隠蔽しています。 この記事長いです。。。 Gitとは 分散型バージョン管理システム。 今時ソースコードなどをバージョン管理するってなったらGitを使うことになるでしょう。 GitHub(Enterprise含む)とかGitLabとかGitBucketとかBitBucketとかGitのサービスは複数ありますが、どれを使うかはチーム事情や会社事情などから決まる。 ローカルにリモートリポジトリの複製を作成するため、複数人が各々のローカルで変更履歴を利用して自由にファイルの編集やローカルコミッ
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