ディープラーニング(seq2seq)でtwitter chatbotを作ってみた - Qiita
こんにちは。今年は冬休みをとても長くとったのですが、肉や蟹や餅や酒を連日消費しているうちに人体が終わっていき、気持ちになったので(様々な方向に感極まった状態のことを「気持ちになる」と表します)、世間で流行っているらしいディープラーニングの関連情報をつまみ食いしてチャットボットを作ってみることにしました。 入力文に対しニューラルネット(RNN)で応答文を生成して返事します。 @neural_chatbot というtwitterアカウントで動かしています。 ご興味があればぜひ@neural_chatbotに話しかけてみてください。 あらすじ ニューラルネットというものがあり、関数を近似することができ、知られています。 Recurrent Neural Network (RNN)というものがあり、内部状態を持つことができ、自然言語を含む可変長の系列を取り扱うのに便利で、知られています。 Sequ
Effective Modern C++ メモ - Qiita
自分にとっての要点メモ。 Effective C++の著者のScott MeyersによるC++11/14の定番本(らしい) ※知らずに買ったら英語だったので、なんとか通読しましたが理解は随所怪しいと思われます。誤りは是非ご指摘ください。 2015/11/02追記: 日本語版が出ています。本稿は日本語訳が出る前に書いたのなので目次の訳は一致しません。ご注意ください。 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117362/ 第1章: 型推論 autoやdecltypeによる型推論はコードの冗長性を減らす強力な機構だが、型推論の動きをしっかり理解していないとmodern C++での効率的なプログラミングはほぼ不可能。 1: テンプレート型推論を理解しろ 関数テンプレートtemplate<typename T> void f(ParamType param)
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