絵で理解するWord2vecの仕組み - Qiita
皆さん、Word2vec の仕組みはご存知ですか？ Word2vec は gensim や TensorFlow で簡単に試せるので使ったことのある方は多いと思います。しかし、仕組みまで理解している方はそう多くないのではないでしょうか。そもそも本家の論文でも内部の詳細については詳しく解説しておらず、解説論文が書かれているくらいです。 本記事では Word2vec のモデルの一つである Skip-Gram について絵を用いて説明し、概要を理解することを目指します。まずは Skip-Gram がどのようなモデルなのかについて説明します。 ※ 対象読者はニューラルネットワークの基礎を理解しているものとします。 どのようなモデルなのか？ Skip-Gram はニューラルネットワークのモデルの一つです。Skip-Gram は２層のニューラルネットワークであり隠れ層は一つだけです。隣接する層のユニット
学年ビリのアホが1年半でTOEICスコアを300点から840点に上げた英語勉強法の話 - Qiita
序盤から中盤にかけての中心は音読、英作文、文法であった。 特に英作文と文法は非常に重視しており、一番時間をかけた。 中盤から終盤にかけては精読、多読、ボキャビルを行った。 文法を叩き込んだ後に精読と多読を行ったのは誤読せずに済んだので良かったと思う。 学習時間の内訳をグラフで示すと以下のようになります。 英作文と文法で約60%を占めています。英文法を徹底的に体に叩き込みました。 逆に精読、多読、発音が占める割合は低くなっています。特に発音が少ないのは後で後悔することになります。 学習の詳細 ここでは各トレーニングに使った教材について簡単なコメントとともに書いておきます。 音読 音読の一冊目はコレをやりました。英語上達完全マップの作者が書いた本なので、音読のトレーニングがしやすいように構成されています。そのため、様々な人が書いていますが音読の一冊目にはこれをやっておけば間違いはないと思います
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