[DL輪読会]Dream to Control: Learning Behaviors by Latent Imagination
深層学習入門
[DL輪読会]Dream to Control: Learning Behaviors by Latent Imagination
第６回最先端NLP勉強会
概要 自然言語処理分野においてトップカンファレンスと言われるACL 2014、および関連ジャーナルTACLで 2014に発表された論文の中から、参加者の投票によって厳選した論文を、各参加者が紹介するという形式で行われます。 勉強会の参加者は、各自１～２本の論文を担当し、今回は全体で26本の論文発表が行われます。 第１回目は１研究室のメンバーを中心とした会でしたが、第２回目より、研究室の枠を超え、東京近郊の様々な研究室の学生・研究者有志一同による勉強会として開催しております。 このイベントを通じて、研究者・学生間の活発な情報交換・意見交換・交流が行われ、今後の研究に活かされることを本研究会の狙いとしています。 過去の勉強会の様子 スケジュール 9月4日(木) セッション１：（発表４件） Representation Learning for Text-level Discourse Pars
実装が簡単で高性能な線形識別器、AdaGrad+RDAの解説 - EchizenBlog-Zwei
機械学習では、データがどのクラスに属するかを識別するという問題が基本的です。 この識別問題は線形識別器というモデルを使うことで解くことができます。 この記事では、実装が簡単で高性能な線形識別器、AdaGrad+RDAの解説を行います。 AdaGrad+RDAの詳細な解説は以下の論文を参考にしてください。 http://www.magicbroom.info/Papers/DuchiHaSi10.pdf こちらはAdaGrad+RDAの実装例です。 http://d.hatena.ne.jp/echizen_tm/20140726/1406376207 識別問題は、通常データを2つのクラスに分類します。どうやって分類するかというと、線形識別器が正の値を返したか、負の値を返したかでクラスを分けます。 具体的には、線形識別器は以下の形式をしています。 y = Σ(x_i * w_i) データを表
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統計屋のためのAWK入門 - あんちべ！
はじめに 本稿はAWKという言語を用いて、 ごく簡単にデータ分析用の前処理*1をするための解説記事です。 AWKは短いコマンドを記述するだけで多様なデータ処理を可能にします。 特にデータの抽出に関して恐るべき簡易さを提供します。 具体的には、input.txtというファイルの中から "fail"という文字列を含む行を抽出したければ次のように書くだけです。 awk /fail/ input.txt つまり、スラッシュ記号で文字列を指定するだけで その文字列を含む行を抽出できるのです。 大変簡単ですね！ また、awkはLinuxやMacには標準で入っており、 Windowsでもawk.exeを一つ用意するだけなので、 面倒なインストール作業や環境構築は不要で誰でも即座に使えるため、 自分で書いた処理を他人に渡したり*2各サーバに仕込むなども簡単に出来ます。 複雑な処理をする場合はPythonや
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