2017-01-01から1年間の記事一覧
Intoroduction このチュートリアルではgenerarive adversarial network(GAN)を使って画像を生成します。ご存じの方も多いと思いますが、GANはdeep learningを用いた生成モデル(generative model)の一種で、よくある応用例に画像生成があります。昨今有名な線…
やりたいこと golangを使ってAWS上にapiサーバを作る 試しに下記をmacで使ってみる https://github.com/keisuke-umezawa/apig 上のはdb上のデータにアクセスするだけなので、やっぱり1から書いてみる Making a RESTful JSON API in Go - The New Stack Go 言…
word2vecとは 導入 word2vecは単語の分散表現を生成する手法です。単語の意味が近いほど類似度が大きくなるように、各単語に実ベクトルを割り当てる手法です。 そもそも単語の意味とはなんでしょうか。 人であれば動物と犬という単語が似ているというのはな…
単語の意味の表現 なぜ単語の意味を表現する必要があるのか 表現することで機械に処理させることができるから 機械に処理を行わせるためには、処理したい対象を数値列として表現しなくてはなりません。例えば、私たちが普段見ている画像も各画素のRGBの値と…
Lecture 2 | Word Vector Representations: word2vec Word meaning 離散表現の問題 細かいニュアンスが消えてしまう 人手で作らないといけない 単語種長のone-hot vectorが必要になる 近い意味の単語が全く異なる語として扱われる 分散表現 ある単語に近い単…
Lecture 1 | Natural Language Processing with Deep Learning CS224nのvideoが公開されたのでこちらにする。 自然言語処理とは？ 自然言語のレベル 音声 → 音素 文書 → token化 構文解析 → 意味解析 自然言語の特徴 離散 脳内では連続的な信号である シンボ…
CS224D Lecture 1 - 29th Mar 2016 - Introduction.mp4 Deep Learningを研究する理由 下記によりパフォーマンスが上がった DLはたくさんのデータがそろうと効果が高い CPU/GPUのパワー 新しいモデル、アルゴリズム、アイデア DLが効果を発揮した分野 音声認…
勉強の仕方 Amazon Fire TV Stick Youtube 上記を使うと、字幕付きでお家のテレビで見られるの完全に近未来 リンク material video 講義まとめ：自然言語処理のための深層学習（CS224d） - Qiita
目的 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)作者: Sebastian Raschka,株式会社クイープ,福島真太朗出版社/メーカー: インプレス発売日: 2016/06/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブ…
リンク http://www.orsj.or.jp/archive2/or60-4/or60_4_191.pdf PReLU論文概要 - Qiita
Chainerにコントリビュートしよう 以下がDocumentationに関するIssue。 github.com その中でも関数の説明に関するIssueがこれ。 github.com 作業手順 手順の確認 [WIP] Improve docs of functions and links · Issue #2182 · pfnet/chainer · GitHubに手順が…
前提 Python Python 2.7.6+, 3.4.3+, 3.5.1+, 3.6.0+が入っている NumPy 1.9, 1.10, 1.11, 1.12が使える six 1.9が使える cythonが入っている virtualenvが使える CUDA CUDA 8.0のインストールが済んでいる g++ 4.8.4+が入っている Install 基本はここ 手順 …
はじめに 個人の情報の活用が進む現在 日々、SNSやWebサービスを利用する中で、私たち自身の個人の情報がサービス提供者に収集され、私たちユーザーの利便性向上のために活用されていることを感じます。例えば、Twitter広告[1]では、広告主がユーザーの性別…
