自然言語処理では複雑なモデルの CRF は使いどころがないのだろうか - 武蔵野日記
今日はちょっと時間がなかったので男女共同参画室のランチミーティングはそこそこに抜けさせてもらう。在宅勤務ができるかどうかの調査を頼まれたのだが、調査期間になっている7月18-31日のうち、半分以上休暇を取る予定なのだけど……。 まあ、自分に関しては、大学での仕事のうち、在宅勤務が不可能なのは勉強会出席くらい。うち、毎週出席する必要がある(自分以外に毎週出るスタッフがいない)勉強会は2つ、これとは別に研究室全体のミーティングがあり、それぞれ2-3時間程度なので、合算すると週9時間程度。現在全部別々の曜日にあるが、まとめると週2-3日勤務までは短縮できると思われる。個別のミーティングであれば、どうしても必要なら Skype を使えばいいし。(そもそも「在宅」と言われても歩いて5分のところに家があるので、在宅でやる意味はないのだけど) いや、なんとなれば勉強会も Skype で中継してもいいし…
まだ残ってた。
筆不精なので全然書いてなかった。というか、このブログの存在すら忘れてました。 機械学習の勉強中とか言いつつ、何も書いてないですね。ブログ開設から2年が経過していますが、その間の作業としては [ブログ開設当初]・ Averaged Perceptron （Perl モジュール）作成2値、多値分類、双対形式版では polynomial kernel が使える。キャッシュを用いて高速な学習が可能。主形式版はとりあえず早い。 [その後]・ オンライン学習で Logistic regression 作成系列ラベリングをやってみたくて、CRFの勉強として作ってみた。単純なGDで実装。 ・ Exponentiated Gradient Algorithms for Log-Linear Structured Predictionこれを読んでお勉強。 ・ EG で Logistic regression
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