Takashi KanedaChief Analytics Officer at Future Standard Co., Ltd.
![トピックモデルを用いた 潜在ファッション嗜好の推定](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f0ac530570f2f99cf389488b4e65a465970711e4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Ftechmtg-151111050410-lva1-app6891-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
This document discusses deep learning approaches to representation learning of word meanings. It introduces distributional semantic representations, which represent a word based on the frequencies of other words that co-occur with it in a corpus. It also introduces distributed semantic representations, which represent word meanings as low-dimensional dense vectors learned through neural network mo
巻頭 情報処理 Vol.57 No.1 Jan. 2016 産業技術総合研究所人工知能研究センターのセンター長に着任にして,6 カ月が経った. その前の 4 年間は北京のマイクロソフト研究所にいたので,久しぶりの日本である.ただ, その間,何度も日本に帰国していたので違和感はないだろう,と思っていた.ところが,7 年間の英国滞在の後に帰国した 1995 年のときよりも,違和感は大きい.なぜ,だろう? 英国からの移動は,大学から大学の移動であった.これに対して,今回は,米国 IT 企業か ら国立の研究所への移動,かつ,激動の中国から安定の日本への移動である.違和感の一因は, この環境の変化にある.ただ,それ以上に,20 年前と現在の技術変化の速度に大きな差があ る.人工知能の研究が,この 4 年間に大きく動いた.ビッグデータから機械学習へという以 前からの傾向が,イメージや音声の認識で
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