GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-2: 『ゼロから作る Deep Learning ❷』(O'Reilly Japan, 2018)You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
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GloVe: Global Vectors for Word Representation Jeffrey Pennington, Richard Socher, Christopher D. Manning Computer Science Department, Stanford University, Stanford, CA 94305 jpennin@stanford.edu, richard@socher.org, manning@stanford.edu Abstract Recent m
GloVe: Global Vectors for Word Representation Jeffrey Pennington, Richard Socher, Christopher D. Manning Computer Science Department, Stanford University, Stanford, CA 94305 jpennin@stanford.edu, richard@socher.org, manning@stanford.edu Abstract Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vecto
Word2vec in Python, Part Two: Optimizing | RARE Technologies
Last weekend, I ported Google’s word2vec into Python. The result was a clean, concise and readable code that plays well with other Python NLP packages. One problem remained: the performance was 20x slower than the original C code, even after all the obvious NumPy optimizations. Selecting the hotspots There are two major optimization directions: re-obfuscate (parts of) the Python code by converting
Deep learning with word2vec and gensim | RARE Technologies
Neural networks have been a bit of a punching bag historically: neither particularly fast, nor robust or accurate, nor open to introspection by humans curious to gain insights from them. But things have been changing lately, with deep learning becoming a hot topic in academia with spectacular results. I decided to check out one deep learning algorithm via gensim. Word2vec: the good, the bad (and t
「word2vecによる自然言語処理」を出版しました - 西尾泰和のはてなダイアリー
オライリー・ジャパンから「word2vecによる自然言語処理」という電子書籍を出版しました。予定外のドタバタがあってブログで紹介するのが遅くなってしまいましたが、その間にオライリーのEbook Store Sales Rankingでは1位になっていました。 word2vecは2013年に論文が出たばかりの新しい技術です。色々な方がブログで取り上げていて、興味をもった方も多いと思います。知らない方のためにいくつかリンクを紹介しておきます： https://code.google.com/p/word2vec/ で少し遊んでみた。いわゆる deep learning で… 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 自然言語処理をなにも知らない私
word2vec Explained: Deriving Mikolov et al.’s Negative-Sampling Word-Embedding Method
About About Department of Computer Science Department Roles Faculty Positions Visitor Information Contact Us People People Research Faculty Teaching Faculty Graduate Students & Postdocs Administrative Staff Technical Staff Research Research Areas All Research Areas Theory of Computer Science AI, Machine Learning and Data Science Computer Systems, Communication and Software Engineering Vision, Grap
Statistical Semantics入門の発表をしました
先週のPFIセミナーで、Statistical Semantics入門という発表をしました。 主に分布仮説をベースにした、単語の意味を文脈の分布で表現する研究を纏めました。 LSIから始まって、PLSI、LDAと続く言語モデル系、NMFなどの行列分解系、そしてNNLM、RNNLMと来て昨年流行したニューラルネット系の3つでまとめるという形をとっています。 あまり専門的になりすぎず、過去からの歴史や流れを踏まえ、一方で実用面や研究テーマのココロ、問題意識を重視するような内容になるように心がけたつもりではあります。 当初、他の「いわゆる意味論」との比較みたいなスライドもあったのですが、変なコト言うと刺されると思ったので消しましたｗ ところで、応用の観点でこれらの話をどう考えているか、というような点について触れるのを忘れたな、と思ったのでこちらに書いてみます。 基本的に私見ですが。 私自身は、単
Word2vec Tutorial | RARE Technologies
I never got round to writing a tutorial on how to use word2vec in gensim. It’s simple enough and the API docs are straightforward, but I know some people prefer more verbose formats. Let this post be a tutorial and a reference example. UPDATE: the complete HTTP server code for the interactive word2vec demo below is now open sourced on Github. For a high-performance similarity server for documents,
New community features for Google Chat and an update on Currents
Join the official community for Google Workspace administrators In the Google Cloud Community, connect with Googlers and other Google Workspace admins like yourself. Participate in product discussions, check out the Community Articles, and learn tips and tricks that will make your work and life easier. Be the first to know what's happening with Google Workspace. ______________ Learn about more Goo
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word2vecとPMIが等価 - Kazuma Hashimoto (橋本和真)
W2v negsam by cod3licious · Pull Request #162 · piskvorky/gensim
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.