Re:ゼロから始めるML生活

どちらかといえばエミリア派です

livedoor ニュースコーパスで遊んでみる

前回はこんなことやっていました。 tsunotsuno.hatenablog.com すでにベクトル化されていたので、やりやすかったですが、実際はベクトル化されていません。 今回はベクトル化されていないデータセットで遊んでみます。 日本語系のデータセットはこの辺をご参…

日本語wikipediaで遊んでみる

最近、自然言語処理を絶賛勉強中なので、その兼ね合いでちょっと遊んでみます。 過去にこんなことやってました。 tsunotsuno.hatenablog.com tsunotsuno.hatenablog.com 今回は日本語のwikipediaを使用して単語の相関を確認してみます。 word2vecについては…

自然言語処理で遊んでみる(その2:テキストデータの解析)

この前はこんなことをやっていました。 tsunotsuno.hatenablog.com 今回は実際に溜め込んだデータを見ていきます。 今回も参考にしたのはこちらの本です。 Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門作者: 柳井孝介,庄司美沙出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 201…

自然言語処理で遊んでみる(その1:テキストデータの準備)

この前までは、ディープラーニングという切り口で自然言語処理を勉強していました。 tsunotsuno.hatenablog.com しかし、自然言語処理はもっと多くのタスクをカバーする学問分野で、必ずしもディープラーニングが出てくるとは限りません。 そんなわけで、今…

自然言語処理について勉強してみた(その5:Seq2Seq・Attention)

この前はLSTMについて勉強してみました。 tsunotsuno.hatenablog.com 今回はもうちょっと進んで、seq2seqとAttentionを見ていきます。 今回も参考にしたのはこちらの本です。 ゼロから作るDeep Learning ? ―自然言語処理編作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オ…

自然言語処理について勉強してみた(その4:LSTM)

この前は基本的なRNNの仕組みについて勉強していました。 tsunotsuno.hatenablog.com 今回は、現在RNNの中でも代表的なモデルの一つであるLSTMについて勉強します。 今回も参考にしたのはこちらの本です。 ゼロから作るDeep Learning ? ―自然言語処理編作者:…

自然言語処理について勉強してみた(その3:RNN)

この前はword2vecの勉強をしていました。 tsunotsuno.hatenablog.com 今回はもうちょっと突っ込んだRNN (Recurrent Neural Networks)について勉強してみます。 参考にしたのはこちら。 ゼロから作るDeep Learning ? ―自然言語処理編作者: 斎藤康毅出版社/メ…

word2vecを使って単語の共起性を可視化してみる

最近突然、自然言語処理の勉強を始めたきっかけは、こちらの記事を拝見したからです。 karaage.hatenadiary.jp こういうコンピュータ・サイエンスっぽい絵を作りたくて作りたくて…(泣) というわけで、今回は共起ネットワークを作ってみました。 基本的に上…

自然言語処理について勉強してみた(その2:word2vec)

この前は自然言語処理の基本を勉強していました。 tsunotsuno.hatenablog.com 今回は、今どきの自然言語処理で普通に使われているword2vecについて勉強していきます。 今回もこちらの本を使って勉強しました。 ゼロから作るDeep Learning ? ―自然言語処理編…

【論文メモ:OpenPose】OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

いつもとは若干嗜好を変えてみます。 こちらが面白そうだったので、その論文のメモです。 難しそうな数学の式がいっぱい出てきますが、頑張って読んでみます。。。

自然言語処理について勉強してみた(その1:基本)

NLP

StackGAN、HDGANやAttnGANなどのText-to-Image系の勉強をしていると、ある程度自然言語処理の知識が必要になってきます。 今まではその辺度外視して、GANにフォーカスして勉強してみたんですが、このへんで自然言語処理について勉強してみようと思います。 t…

【論文メモ:Airbnb search engine】Applying Deep Learning To Airbnb Search

論文 著者 背景 検索モデルの変遷 Simple NN Lambdarank NN Decision Tree/Factorization Machine NN Deep NN 失敗談 Listing ID Multi-task learning 特徴エンジニアリング 正規化 分散 バグの局所化 一般化 特徴量の完全性確認 カテゴリーに関する濃度 シ…

【論文メモ:GraphGAN】GraphGAN: Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 GraphGAN Framework Discriminator Optimization Generator Optimization Graph Softmax関数 評価 評価環境 データセット 比較対象 その他 Empirical Study Link Prediction Node Classification …

【論文メモ:Pinterest recommendation model】Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 Graph Convolutional Networkの概要 問題設定 Model Archtecture Localized graph convolutions ランダムウォークによる近傍探索 畳み込みの多層化 学習 Loss function ミニバッチの設計 Producer…