1. 自然言語処理のための Deep Learning 東京工業大学 奥村・高村研究室 D1 菊池悠太 @kiyukuta at 2013/09/11 Deep Learning for Natural Language Processing 13年9月28日土曜日 2. 3. 2つのモチベーション - NLPでニューラルネットを - 言語の意味的な特徴を NN→多層×→pretraining→breakthrough!! 焦って早口過ぎてたら 教えて下さい A yet another brief introduction to neural networks networks-26023639 4. Neural networkベースの話 RBMとか苦しい 5. for NLP 6. Deep Learning概要 Neural Networkふんわり Deepへの難しさ Pretrainingの光 Stacked Autoencoder, DBN 7. 8. 9. Unsupervised Representation Learning 生データ 特徴抽出 学習器- 特徴抽出器 - 人手設計 答え! 答え! Deep Learning 従来 10. 結論からいうと Deep Learningとは 良い初期値を(手に入れる方法を) 手に入れた 多層Neural Networkです 11. ⽣生画像から階層毎に階層的な特徴を ラベル無しデータから教師なしで学習 12. 生画像 高次な特徴は,より低次な特徴 の組み合わせで表現 13. = = = 低次レベルの特徴は共有可能 将来のタスクが未知でも 起こる世界は今と同じ 14. 音声認識とは | 仕組み、ディープラーニングとの関係、具体的事例まで | Ledge.ai. 15. A yet another brief introduction to Neural Networks 菊池 悠太 16. Neural Network 入力層x 隠れ層z 出力層y 17. 生データ,抽出した素性 予測 18. 例えば,手書き数字認識 784次元 10次元 MNIST (28*28の画像) 3!! [0. 05, 0. 40, 0. 15, 0. 05] 10次元の確率分布 (左から,入力画像が, 0である確率, 1である確率... 9である確率) 28*28= 784次元の数値ベクトル 19. Neuron 隠れユニットjの 入力層に対する重み W1 隠れユニットj 20.
自然言語処理とディープラーニングの関係 2. 自然言語処理の限界 1.
巨大なデータセットと巨大なネットワーク 前述した通り、GPT-3は約45TBの大規模なテキストデータを事前学習します。これは、GPT-3の前バージョンであるGPT-2の事前学習に使用されるテキストデータが40GBであることを考えると約1100倍以上になります。また、GPT-3では約1750億個のパラメータが存在しますが、これはGPT-2のパラメータが約15億個に対して約117倍以上になります。このように、GPT-3はGPT-2と比較して、いかに大きなデータセットを使用して大量のパラメータで事前学習しているかということが分かります。 4.
」を参考にしてください) ディープラーニングでこれをするとすれば、ディープラーニングで学習した概念で構成した文の世界を大量に用意し、それを学習させることで、いくつものパターンを抽出させます。 たとえば「価値のある物をもらって『うれしい』」といったパターンとか、「それをくれた人に『感謝』した」といったパターンです。 このようなパターン抽出は、ディープラーニングの最も得意なところです。 ここまで見てきて、ディープラーニングが、なぜ、自然言語処理に失敗したのか、少し分かってきた気がします。 それは、大量の文書データを読み込ませて、一気に学習させたからです。 正しいやり方は、段階を追って学習させることです。 つまり、 何を認識させたいか 。 それを明確にして、適切なデータを使って、段階的に学習させればディープラーニングでも自然言語処理を扱うことは可能です。 むしろ、人がルールを教えるより、より効果的に学習できるはずです。 ディープラーニングで効果的に自然言語処理ができるなら、人がルールを教えるタイプのロボマインド・プロジェクトの意義は何でしょう?
5ポイントのゲイン 、 シングルモデルでもF1スコアにて1. 3ポイントのゲイン が得られた。特筆すべきは BERTのシングルがアンサンブルのSoTAを上回った ということ。 1. 3 SQuAD v2. 0 SQuAD v2. 0はSQuAD v1. 1に「答えが存在しない」という選択肢を加えたもの。 答えが存在するか否かは[CLS]トークンを用いて判別。 こちらではTriviaQAデータセットは用いなかった。 F1スコアにてSoTAモデルよりも5. 1ポイントのゲイン が得られた。 1. 4 SWAG SWAG(Situations With Adversarial Generations) [Zellers, R. (2018)] は常識的な推論を行うタスクで、与えられた文に続く文としてもっともらしいものを4つの選択肢から選ぶというもの。 与えられた文と選択肢の文をペアとして、[CLS]トークンを用いてスコアを算出する。 $\mathrm{BERT_{LARGE}}$がSoTAモデルよりも8. 自然言語処理 ディープラーニング. 3%も精度が向上した。 1. 5 アブレーションスタディ BERTを構成するものたちの相関性などをみるためにいくつかアブレーション(部分部分で見ていくような実験のこと。)を行なった。 1. 5. 1 事前学習タスクによる影響 BERTが学んだ文の両方向性がどれだけ重要かを確かめるために、ここでは次のような事前学習タスクについて評価していく。 1. NSPなし: MLMのみで事前学習 2. LTR & NSPなし: MLMではなく、通常使われるLeft-to-Right(左から右の方向)の言語モデルでのみ事前学習 これらによる結果は以下。 ここからわかるのは次の3つ。 NSPが無いとQNLI, MNLIおよびSQuADにてかなり悪化 ($\mathrm{BERT_{BASE}}$ vs NoNSP) MLMの両方向性がない(=通常のLM)だと、MRPCおよびSQuADにてかなり悪化 (NoNSP vs LTR&NoNSP) BiLSTMによる両方向性があるとSQuADでスコア向上ができるが、GLUEでは伸びない。 (LTR&NoNSP vs LTR&NoNSP+BiLSTM) 1. 2 モデルサイズによる影響 BERTモデルの構造のうち次の3つについて考える。 層の数 $L$ 隠れ層のサイズ $H$ アテンションヘッドの数 $A$ これらの値を変えながら、言語モデルタスクを含む4つのタスクで精度を見ると、以下のようになった。 この結果から言えることは主に次の2つのことが言える。 1.
93 ID:PnOqOyQr0 MMORPGが多数の廃人ニートを生み出したのは間違いない。 氷河期世代に多いと思われる 143 : シトファーガ(光) :2021/08/04(水) 14:50:10. 85 ID:m/OqzZyi0 >>139 今は全く流行ってないから氷河期世代限定で刺さった娯楽だと思われる 現実逃避で同じ境遇の仲間とゲームの世界で生きるのが良かったのかな 141 : ビブリオ(SB-iPhone) :2021/08/04(水) 14:46:45. 91 ID:W+SMZ6lF0 ファミコン時代に聞いた 144 : テルモゲマティスポラ(愛知県) :2021/08/04(水) 14:51:07. 74 ID:4Z0vdjYv0 中華ゲームはサリン 145 : ネンジュモ(静岡県) :2021/08/04(水) 14:52:14. 68 ID:1a9M2g+20 中国はこのまま鎖国するそうね 146 : 緑色細菌(静岡県) :2021/08/04(水) 14:52:38. 02 ID:kTg/Bz300 そんなにハマるゲームないだろ 147 : クテドノバクター(東京都) :2021/08/04(水) 14:54:25. 79 ID:zZyB/elf0 株価も10セントになるの? 154 : 放線菌(埼玉県) :2021/08/04(水) 14:57:45. 24 ID:QTUQ4Syf0 おやテンセントまで殴られてるのか 規制の煽りで寡占状態になってるから重要な金蔓と思ってたが 156 : デスルフレラ(東京都) :2021/08/04(水) 15:03:47. 96 ID:mIdatdtZ0 だったらEpic Gamesを強制的に売らせろ 173 : キネオスポリア(茸) :2021/08/04(水) 15:16:09. 76 ID:ZvIcAIW20 日本人を見れば分かるよな 174 : シュードモナス(新日本) :2021/08/04(水) 15:19:30. 遊戯王 │ デッキ紹介 │ しの【ふわんだりぃず】 | ラッシュメディア. 56 ID:/ovLIIJy0 まーネトゲはそうだろなw 175 : ストレプトスポランギウム(埼玉県) :2021/08/04(水) 15:22:58. 77 ID:BOexELaY0 上納が足りなかったのか 176 : シントロフォバクター(おにぎり) :2021/08/04(水) 15:24:16.
45 ID:qVfZox5J0 基本パチンコだろ 118 : シュードアナベナ(島根県) :2021/08/04(水) 14:30:06. 83 ID:r0O30s560 ピピンはアヘン 119 : アキフェックス(東京都) :2021/08/04(水) 14:30:57. 48 ID:33NL8Jed0 まあ正しいな。 121 : ビブリオ(岐阜県) :2021/08/04(水) 14:32:16. 59 ID:voCGgHsJ0 18歳未満はオンゲは10時以降禁止くらいはやっても良い 162 : フソバクテリウム(茸) :2021/08/04(水) 15:09:05. 37 ID:tiZhqzfG0 >>121 それを政府にやられた韓国のゲーム業界はあえなく衰退した 韓国では主力ゲームが売り切り型ソフトではなく月額料金制オンラインゲームだったというのもあって、プレイ時間規制法はガチで致命的だった模様 165 : テルモミクロビウム(神奈川県) :2021/08/04(水) 15:11:27. 26 ID:z6EJfboq0 >>162 国の補助金が尽きたのもデカいんだよな あれで赤字上等運営が全部消えたw まあアイテム巡ってリアル殺し合いとか起きてたししゃーないかもなあの国は。 122 : オピツツス(庭) :2021/08/04(水) 14:32:32. 15 ID:XnxyCATf0 私生活まで影響出てくると発達障害なんじゃ無いのかと思ってしまうな ゲームでバカになるんじゃなく元々バカだからゲームがやめられない 130 : レンティスファエラ(帝国中央都市) :2021/08/04(水) 14:37:35. 27 ID:ogw9jtxS0 >>122 これ 125 : プロカバクター(東京都) :2021/08/04(水) 14:35:47. 43 ID:IHuaO7jR0 これ半分アヘンだろ? 127 : スフィンゴモナス(静岡県) :2021/08/04(水) 14:36:07. コンプリート！ 神龍 イラスト 592091-神龍 イラスト フリー. 51 ID:Q/2x2xrK0 さすがアヘンのことよく知ってらっしゃる 135 : ミクロコックス(東京都) :2021/08/04(水) 14:43:00. 44 ID:hx7QMCGv0 ここにきて経済の抑制が目立つ様子だな この行動が同裏目に出るか 139 : イグナヴィバクテリウム(東京都) :2021/08/04(水) 14:45:52.
ベスト50 ドラゴンボール シェンロン イラスト 無料イラスト集 Q Tbn And9gct5w4asywysjnu6 Dpw6mkaaa295wkbzkniiozgdqjd3mxdq1s2 Usqp Cau 0512 イラストでは、球状の聖刻 モンスターが惑星のような(平面の)円軌道を描いている。 イラスト中央の《神龍の聖刻印》は、太陽のように赤く発光している。 《神龍の聖刻印》(および《聖刻神龍-エネアード》)が太陽と関連付けられているからだろう Mon 1904 DM最新情報超天篇4弾(RP12)収録、《帝神龍装 ティーゾリス》イラスト、テキストが判明! 新規カード情報 PV 6, 955 いいね 2 コメント 3 デュエル・マスターズ! ! 32話より、 《帝神龍装 ティーゾリス》 イラスト、テキストが 神龍にお願いする子供♪ / ドイツ犬 さんのイラストには「アニメ、ドラゴンボール」のタグがついています。 神龍 カオデビ 木木アルラウネの究極進化イラストが公開 パズドライフ 超神龍 2 1 ドラゴンボール イラスト ドラゴンボール ゴジータ Popular illustrations, manga and novels tagged "神龍" 370 illustrations and 31 novels were posted under this tags related to "神龍" "ドラゴンボール、龍、ドラゴン、アニメ、シェンロン、"ハンドル名 神龍めだかさん ブログタイトル めだか大好きオヤジ! 更新頻度 369回 / 365日(平均71回/週)🌸🎤紅緒🥂🌸 on Twitter "元は双頭の龍だったのに裂かれたので憤慨し暴れたら国の東と西にそれぞれ封印されちゃった?双子神龍の話を描きます、の序章 侑北からのサンドにしたいなぁ 侑くんは西の神、治は東の神で人間大嫌いです 一番くじ ドラゴンボール Ultimate Variation に ぼくらの悟空no 1 で選ばれた超サイヤ人の悟空が登場 神龍 ニコニコ静画 イラスト データ更新でガチャ神龍、究極進化する6キャラとデビたまのイラストが追加になったよー No1268 焔月輪の白虎・ハク No1269 退魔爪の白虎・ハク No1323 デビたま No1342 星輝の黄龍帝・ファガン No1343 絶冥の黄龍神・ファガン No1345 永久の双星神・イズン龍神は古来より霊獣として人気があります。 龍は東洋では蛇のような長い胴体を持つ霊獣であり、霊力を持った守護神でした。 こんにちは。画家の奥田みきです。私も「龍の絵」を好んで描いていますが、 みなさまは龍と聞くと、どんなイメージ なんと!
5 /10点 異次元の女戦士 7.