タグ

ブックマーク / naoyat.hatenablog.jp (2)

  • Deep-learningはラテン語の動詞活用を学習できるか? Can deep-learning learn latin conjugation? - naoya_t@hatenablog

    ラテン語ネタが続きますが 工藤さんがぐぐたすで紹介してた word2vec が面白そうだったので。 https://code.google.com/p/word2vec/ で少し遊んでみた。いわゆる deep learning で 単語のベクトル表現を学習してくれる。 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。 It was recently shown that the word vectors capture many linguistic regularities, for example vector operations vector('Paris') - vector('France') + vector('Italy') results in a vector that is very close to vector('Rome'), and

    Deep-learningはラテン語の動詞活用を学習できるか? Can deep-learning learn latin conjugation? - naoya_t@hatenablog
  • カーネル法とガウス過程(PRML下巻 第6章) - naoya_t@hatenablog

    「ガウス過程」- PRML §6.4 3年前、レーンでこの辺りを読んだ頃には線形代数力が弱すぎて、というか行列式と式展開から何もイメージがつかめなくて、皆さんの空中戦発表を聞きながら式を書き写してるだけ、みたいな感じだったのを覚えている。あたかも理解できてるような事を喋れていれば「中国語の部屋」的アナロジーが使えるのだけれどそれにも到底及ばないような。 PRML読書会も3周目にもなると、突如PRMLが日語で書いてあるように読めるようになる瞬間がある(実話)。※1周目、遅くとも2周目でそれが来ていれば復々習レーンは無かった。 とかちょっと前置きをしてみたのだけれど、質的にこれは「グラフ描きたいだけのエントリ」である。 PRML読んでて一番楽しいのは図表の再現プログラムを書くこと— naoya tさん (@naoya_t) 11月 12, 2012 だから仕方がない。 題に入ろう。 そ

    カーネル法とガウス過程(PRML下巻 第6章) - naoya_t@hatenablog
  • 1