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目次 目次 説明 基本的なニューラルネットワーク ニューロン ニューロン 説明付き ユニット 形式ニューロン 記号付き 単純パーセプトロン 3層パーセプトロン 3層パーセプトロン 記号付き バックプロパゲーション バックプロパゲーション ボルツマンマシン・制限付きボルツマンマシン(RBM) ボルツマンマシン 制限付きボルツマンマシン(RBM) 制限付きボルツマンマシン(RBM) ギブスサンプリング 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) Tied Weight プーリング リカレントニューラルネットワーク(RNN) リカレントニューラルネットワーク(RNN) リカレントニューラルネットワーク(RNN) 記号付き リカレントニューラルネットワーク(RNN) 時間展開 リカレントニューラルネットワーク(RNN) 時間展開 記号付き BPTT(バックプ
人工知能のブログと言っておきながら今まで人工知能っぽいことを書いてきませんでしたが,ようやくそれっぽいことを書こうと思う(汗 今回は2つの文字列の類似度を数値化する2つの方法について考える. これらは自然言語処理の分野でよく用いられる方法である. 私も必要に応じて調べたのだが,ジャロ・ウィンクラー距離を日本語で詳しく解説してくれているところがなかったため,理解したことを日本語でメモしておく. (2017/12/24 一部ご指摘をいただいたため修正) (2018/05/12 一部修正) 目次 目次 2つの文字列の類似度を数値化 レーベンシュタイン距離(Levenshtein Distance) ジャロ・ウィンクラー距離(Jaro-Winkler Distance) 2つの文字列の類似度を数値化 2つの文字列の類似度を数値化する手段として レーベンシュタイン距離(Levenshtein Dis
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