[B! NN] Kesinのブックマーク

RNNLM

園田翔氏の博士論文を解説しました。 Integral Representation Theory of Deep Neural Networks 深層学習を数学的に定式化して解釈します。３行でいうと、ーニューラルネットワーク—(連続化)→双対リッジレット変換ー双対リッジレット変換＝輸送写像ー輸送写像でNeural Networkを定式化し、解釈する。目次ー深層ニューラルネットワークの数学的定式化ーリッジレット変換についてー輸送写像について

Kesin 2014/03/12

NN

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Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~

1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio

Kesin 2014/02/07

統計的な単語の意味について。言語モデル系、行列分解系、NN系、word2vecの紹介

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自然言語処理分野におけるディープラーニングの現状

Kesin 2014/01/14

DNNの仕組み、Recursive NN, 従来のCRFとの比較など

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これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013_9日目] — KiyuHub

これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013_9日目] この投稿は Machine Learning Advent Calendar 2013 の9日目の記事です．本日は，Neural Network(NN)を利用したLanguage Model(LM)，つまりNeural Network Language Model(NNLM)の一種であり， Recurrent Neural Network(RNN)を使ったRecurrent Neural Network Language Model(RNNLM)について説明します． RNNLMに行く前置きとしてざっくりいくつか用意したので，知ってそうな人は先へ進んでください．前置きを入れているうちに長くなりすぎた...．しかも，そもそもNNの説明