Python先日MLOpsの勉強会に出てました。NLPこの前は全然分からないなりに、トピックモデルの雰囲気だけ勉強をしました。今回は、理論の復習しながら、実装してみます。参考にしたのは今回もこちら。推薦システム最近、レコメンデーション系のことをやっている関係で色々調べてます。以前はNGTを使って近傍探索を試していました。Embeddingとかを使った検索やレコメンデーションには近傍探索ライブラリは非常に重要です。Python今や単語分散表現に関する学習済みのモデルはたくさん公開されています。その多くはwikipediaやニュース記事をベースにしたものになっており、より突っ込んだトピックを取り扱おうとすると、そこからモデルを独自にカスタマイズする必要が出てきます。Python気がついたら、前回のブログからだいぶ空いてしまいました。これまで、Sudachiを使ってユーザー辞書を使おうとした場合には、Sudachi(Java)を使用する必要がありました。Pythonこの前はtf-idfとwikipedia仕込みのword2vecを組み合わせる事で、文書ベクトルを3次元空間にマッピングして可視化しました。今回は単語の加減算を使用して、概念を使用した検索機能を作ってみたいと思います。TensorFlowこの前はこんな感じにやってました。画面にラベルが出てきたものの、中身を見てみると悲惨なことになっていました。文書分類の本来の趣旨からいえば、全くダメでした。TensorFlow前回はDoc2Vecを動かしてみました。動いてはいたものの、ところどころうまく行かなかったので、今回はそのリベンジです。Python前回はこんなことやっていました。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。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。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。ElasticStackこの前はこんなことをやっていました。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。ElasticStack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。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。RNNこの前はLSTMについて勉強してみました。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。RNN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。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。Pythonこの前はword2vecの勉強をしていました。Networks)について勉強してみます。参考にしたのはこちら。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。いうわけで、今回は共起ネットワークを作ってみました。Platformの使い方を勉強していました。GAN前回はtensorboardX導入までして、なんとなく動いてそうなことを確認しました。今回はもうちょっといじくり回して見たいと思います。Python最近PyTorchを勉強中なんですが、TensorFlowっぽくstatsを確認したいと思い始めました。TensorBoard自体は結構便利なので、そのまま使えたら良いなーとか思って探してみたらこんなのありました。tensorboardXなるものがあるんですね。PyTorch最近いろいろ忙しかったのですが、一段落ついたのでまたブログを再開します。ここのところのディープラーニング界隈では、PyTorchなるものがなんだか流行っている感じがあって、今回はそれを使ってみます。Python今回はTensorFlowのライブラリに付属しているTensorBoardなるものを使って色々可視化してみたいと思います。参考にさせていただいたのはこちらです。ニューラルネットワークだいぶ前にStackGANの実装をサボっていました。理論云々は上の記事を見てもらうとして、実装にフォーカスします。Colabを使って見たんですが、どうやらGANをやるには不向きな感じでした。(GCP)を使って機械学習をやる方法を調べてみました。TensorFlowちょっと前にこんなブログが話題になってました。無料でクラウドのGPUを使える日がついに来たようです。機会学習を始めたころから、すごーく使いたかったんです。いうわけで、使ってみました。Pythonこれまではサンプルデータセットを使って遊んでおり、オリジナルデータを使い方を知らなかったのでその備忘録です。今回参考にしたのはこちら。ニューラルネットワーク前回はとりあえずTensorFlowを使ってGANを書くところをやってみました。今回もこちらの本を参考にGANの別のモデルをやってみます。ニューラルネットワーク最近は年度末が近づいたのもあって、なかなかブログを更新できていませんでしたが、少しずつ書いていきます。前回は雑でもなんでもGANの仕組みを理解しようということで、numpyだけでGANを書いていました。まともに動かなかったけど。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。