単語を文章を構成する「意味を持つ情報」の最小単位として扱っている。ラテン語圏の言語は単語の区切りに空白を使用しているためプログラムでの抽出は比較的容易だが、日本語の場合は文の中から単語を識別し適切に分割する実装が必要となる。ある単語がコーパス内の文書に対してどれほど重要であるかを示す統計的数値。値は文書内に単語が出現する回数に比例して増加するが、コーパス内での単語の出現頻度によって相殺されることが多く、一般に頻繁に出現する単語を調整する利点をもつ。テキスト文書やそれに類似する任意のオブジェクトを識別子のベクトルとして表現するための代数空間モデルである。作成するアルゴリズム。層のニューラルネットワークで構成され、自然言語処理において単語の特徴ベクトルを作成するために利用される。キーワード抽出の目的は文書の内容を代表していると思われる単語を選択する処理。他に自然文の構文構造を素性として重み付けする方法などいくつか過去の研究ある。文書要約は文書の要約を作成することを目的としたテキスト短縮の処理。文書セットを要約する場合を複数文書要約と呼ぶ。前提条件だけで明確な確率分布を導き出せない事象に対して、全体のエントロピーが最大化する方向に確率分布を割り当てる方法。条件が設定されていないのであれば、条件外の余計な偏りを含まない最も不確かなモデルが採用されるべきという考え方に基づく。行う目的で対象物の画像を収集する方法について現時点での手順をまとめておく。画像からなるデータセット。画像認識のために抽出/分類したサブセットである。利用可能な形で含まれている。独自のデータセットで学習して画像分類を行う。モデルを使用した画像分類スクリプトを作成する。利用可能な形で含まれていて、推測部分にフォーカスして試すのであればそれらを利用するのが早い。ネットワークをゼロから学習させる代わりに、別のタスクで学習したネットワークを元に目的のタスクに最学習させることで、学習のための計算コストや学習に必要なデータセットの数を削減する手法。パラメータごとの効果を整理する。ソースを参照する必要がある。中間層がどのような出力を行っているかを可視化する。使用しカワセミの写真のどの部分を特徴としてとらえているかを示すためのヒートマップを作成する。解像度の低い画像や動画、音声などの信号からより高解像度なバージョンを生成する技術。小さい中間層を設置した多層ニューラルネットワークを、入力と同じデータを出力するように学習することで、中間層部分の出力からより特徴的な表現を少ない次元で得ることができる。典型的な深層機械学習のためのネットワークモデル。センサーデータ、株式など、データのシーケンスを節に分解して時系列として扱うことができるデータを対象としている。高速でスケーラブルな機械学習フレームワーク。正式にサポートしている。ニューラルネットワークを記述するためのフレームワーク。柔軟性を重視しており宣言的にネットワークを記述することができる。導入し、このモデルが自然言語アプリケーションにおいて有効に機能するかを示す。つの革新的な教師なし学習の方法を提案し、得られた結果が既存のベンチマークで過去に公表された結果と適合することを示す。問題でこの手法をテストする。Summaries本稿はテキスト検索と要約の文脈において情報関連性とクエリー関連性を統合する方法を提示する。判定基準は、検索された文書の順位を変更したり、テキスト要約のための適切な一節を選択する際に、クエリーの関連性を維持しながら冗長性を減らすことを目的としている。