diaryテキストマイニング、機械学習などこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。Learning随時更新していきます。Learningによって精度が向上したタスクなどをまとめてくれています。ニューラルネットワーク誤差逆伝播法について説明してくれています。層が増えることで表現力が増すことは下記書籍の4章で理解しました。Learning全般のアルゴリズムについて解説してくれています。Learning、NLPへの応用まで、幅広く取り扱ってくれている動画。英語ですが、とても参考になります。東北大学の方のチュートリアル生成モデル、RBM、畳み込み、Autoencoderなどが理解しやすいです。2013でのチュートリアル資料です。動画も上記サイト中にあります。Learning自然言語処理でどのように特徴量を作ればよいか。いった関連研究があるのかなどがまとめられています。minerハイパーパラメータに関してなど、実用における注意点をまとめてくれています。実装についてtheanoを利用しない実装theanoを利用せずに実装しているコードを見ることで、中身の理解が進みました。blogXORの分類はここを参考にさせてもらいました。実装ディープラーニングPylearn2の実装について紹介してくれています。Learningは今年に入ってさらに話題となっています。実装する場合にまず参考となるのが公式の公式のチュートリアルページです。Learningを実装する際の関数集のようなものになっており、このページを参考に自分のデータへ適用させると、変更点が多いためコードが長くなってしまいます。Learningの代表的なアルゴリズムが実装されたライブラリである、Pylearn2の利用の仕方についてまとめたいと思います。Perceptron)で、XORの分類を行うコードを紹介したいと思います。コードはこちらのgithubリポジトリにもありますが、以下のようになっています。####################dataset.test(model)上記のように、少ないコード量で実装ができ、内部的にはtheanoが利用されているので、環境を整えればGPUの利用等も可能であるのがこのライブラリの大きな利点です。日本語はおろか、英語のドキュメントも少ないため、こちらの実装の中身を見て理解する必要があります。コメントインdotファイルのコピー(.ssh/.vim/.vimrc/.zsh/.zshrc。4.8.1をビルドする。利用して負荷分散をしていますが、それなりに躓いた点もあったので、備忘録がてら簡単にまとめておきたいと思います。わかりやすくまとめてくれています。Reduceのプログラムを書くことができます。実行し、その結果をMapper・Reducerの出力として扱ってくれているためです。いった、実行コマンドのフルパスを記述しておいてあげなければちゃんと動いてくれません。cloneしてHadoopの動く環境のあるサーバへ置いて下さい。下に同じプログラムを掲載しています。HDFS上で実行する前に、プログラムが正しいかどうか確認する際は、以下のコマンドで確認できます。./reducer.py小さいファイルで動くことを試せたら、自分のファイルをHDFS上へ上げてみましょう。(HDFS上でのファイル名)実行のシェルスクリプトを自分の環境用に変更しましょう。変更点は以下の三点です。path-to-dic.jsonはローカル上の絶対パスなので、例えば/home/username/wordcount_streaming/dic.jsonなどになります。辞書データなどを使わない場合はこの項目を消して下さい。run.shで実行すればプログラムが動作するはずです。プログラムが終了したら、以下のコマンドで実行結果を確認しましょう。Learningは、ICML・ACLといった機械学習関連の主要な学会のチュートリアルでも紹介され、近年注目を集めています。Learning主体の学会ができたりと、多くの話題を作っています。詳しい動向・中身に関しては以下のページでよくまとめられています。LEARNER」を作成しました。日本語版Wikipediaの全記事をmecabで形態素解析して作成した日本語のコーパスを用いることにより、日本語によるデモも可能にしました。?」という問いに対して「東京」という答えを出すことができます。形態素解析のミスが少しありますが、今後mecabにユーザー辞書を追加することで解決しようと思っています。中では何をやっているのか文章を単語レベルに区切ったもの(英語はそのまま、日本語は単語ごとに半角スペースを加えたもの)をコーパスとして用い、ある程度の頻度で現れる各単語に対して特徴ベクトルを作成します。その特徴ベクトル間の距離を計算することで、単語間の意味的な関係をうまく近似している、といったものになっています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。