【論文シリーズ】CBOWとSkip-gramについて - Qiita
原文 ベクトル空間における言語特徴量の効率的推定(Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space) Tomas Mikolov (2013) 1. 要約 「単語ベクトル(word vectors)」の効率的な学習方法の提示。Word2Vecというモデルに接続する考え方。 規模にして10億語超、語彙では100万語超の処理を試みる。 比較対象: 過去の言語処理規模では、1000万語レベルの処理が限界だった。 学習テクニックとして広く使われてきた手法は、次の3つである。 ①NNLM(Neural Network Language Model) 順伝播型NNを用いて、単語の特徴量を抽出する。教師データには、品詞タグ付けされたコーパスを用いる。 ②LSA(Latent Semantic Analysis) 精度はNNに劣る。教
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機械学習でツイート主を推測する¶こんにちは。ライブラリのAPI叩くマンの DSひとり@factorydatamngです。 ところで、私はツイッターで@nardtreeさんと南極にゃんこ@NekoAntarcticaさんをフォローしているのですが、このお二人はキャラがやや被っているうえ、どちらもアニメアイコンで、しかもアイコン変更の頻度が多いという共通点があります。 フォローして間もない頃はこれはどっちのツイートだ？と迷う事がよくありました。 今ではキャラの違いも分かってきて混同する事も無くなったのですが、ふと、これ機械学習で分類できるんじゃね？ と思いたちました。 以下、勢いでやってみましたが、自然言語処理は素人なのでおかしな点があればコメント頂けるとありがたいです。（あと、お二方ネタにしてすみません😅） おおまかな方針¶ ツイートを取得 ツイートを形態素解析して分割 ツイート毎のベクト
混同しやすい混同行列 : baru-san.net
よく忘れる/間違えるのでメモ。 混同行列 (confusion matrix) データの分類で、うまくできた・できなかった回数を数えた表。 たとえば入力データから異常を発見してアラートを出したいとかいう時には、 この表の行や列はそれぞれ添え書きのような意味合いを持つ。
【「あしたのジョー」生誕50周年記念！】「ハーモニー」「透過光」などのアニメ演出を生み出した伝説のアニメーター、「出﨑統」を知っているか!?【番外編】
【「あしたのジョー」生誕50周年記念！】「ハーモニー」「透過光」などのアニメ演出を生み出した伝説のアニメーター、「出﨑統」を知っているか!?【番外編】 あしたのジョー出﨑統 2018/03/26 アニメ「あしたのジョー」をつくった男、出﨑統のすべてに迫る！ 「週刊少年マガジン」（講談社）の1968年1月1日号から連載が開始された「あしたのジョー」。 原作の梶原一騎（高森朝雄）と作画担当のちばてつやがタッグを組んだ本作は、「ボクシング」にすべてを賭けた男、ジョー（矢吹丈）の姿を描き、多くの読者の心を震わせてきた、いわずとしれた名作です。 今年、そんな「あしたのジョー」が、なんと生誕50周年を迎えました！ す、すげー!!!!! これまで、実写映画化や舞台化など、様々なメディア化がなされてきた「あしたのジョー」。そのなかでも、「真っ白な灰になるまで燃え尽きた」ジョーのカットが印象的な、アニメ「あ
iOS 11でWeb Appが強化されたけど、またしてもメタタグがおかしい - Qiita
Safari 11 でWeb Appが強化された Updated WebKit support for home screen apps. Web applications saved to the home screen now support all features of modern WebKit, such as Fast-Tap, scroll snapping and the new visual viewports behavior. ということで、Safariでは使えていたがホーム画面に追加すると動作しなくなっていた項目が動くようになり、Web Appの使い勝手が若干よくなった。 特に300msのクリック遅延問題が解決されたのは嬉しい。 しかし、またしても他の問題が出てしまっている。 ステータスバーの制御 メタタグに以下を追加することによって、ホーム画面から起動したときに
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