PowerPoint プレゼンテーション
2016/04/13 @PFI 鶴岡研における ニューラルネット＋ＮＬＰ 橋本和真 (東京大学 鶴岡研) 2016/04/13 @PFI • 橋本 和真 (はしもと かずま) • 東京大学 鶴岡研 博士課程２年 – 2012 4月 – 10月 (卒論生) • 画像中の物体認識 – ちょうどこのころ、GPU + Deep Learningが猛 威を振るい始めていた危険な時期 – 2012 11月 • Richard Socherの講演を聞く (転機) – 2012 12月 – 現在 • NLP + ニューラルネットワーク系の研究に転向 自己紹介 2 / 26 2016/04/13 @PFI • 研究はニューラルネットやEmbedding関連 – C++とEigenで実装 • SocherのMATLABコードのC++への移植から開始 • ２０１４年からRNN翻訳が出現 – 卒論生とRNN翻訳に
新たなRNNと自然言語処理 - こんな夢を見た
先月のとある勉強会で使ったスライドを今更ながら貼ります。 そこそこの「seq2seqやAttentionほどは脚光を浴びていない、RNNの基礎部分の改良や知見」を載せることを趣旨にしています。 口頭のみでの説明も多かったり、読み込みが浅かったり、量重視だったりして、スライドの各説明は特に詳しくないです。まだまだ十分に検証されていないことや納得しきれない（論文著者の）言明も多々ありますので、読む際は、ふわふわと話半分に小耳に挟むくらいがちょうどいっか〜と思って読んでください。 新たなRNNと自然言語処理 from hytae 需要と質はさておき英語版もあります。 Recent Progress in RNN and NLP from hytae
TensorFlowでニューラル会話モデル - Qiita
以前の記事ではTensorFlowを使って英語から日本語に翻訳するニューラル翻訳モデルを訓練しましたが、今回は最近のチャットボットブームに乗っかって（？）、ニューラル会話モデルを訓練してみました。 環境 環境は以前の記事と同じですが、今回はAWSのスポットインスタンスを使うことでコスト削減を図りました。 TensorFlow 0.9 AWS g2.2xlarge spot instance Ubuntu Server 14.04 Python 3.5 データ ニューラル会話モデルを訓練するためには、発言とその発言に対する返信のテキストデータが必要になります。ここではTwitterのリプライを収集スクリプトを書き、1.3Mほどのツイートと返信先のペアを収集しました。ツイートからユーザ名、ハッシュタグ、URLは削除され、例えば次のようなペアが得られます。 返信先ツイート ツイート
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