出力ラベルと正解の差 ノードの誤差を計算 y = y t 43. 自分が情報を伝えた先の 誤差が伝播してくる z = WT 2 yf (az) 44. 自分の影響で上で発生した誤差 45. 重みの勾配を計算 ⾃自分が上に伝えた 情報で発⽣生した誤差 En = yzT = zxT 46. 47. 48. Update parameters 正解t 重みの更新 W1 = W1 W2 = W2 49. -Gradient Descent -Stochastic Gradient Descent -SGD with mini-batch 修正するタイミングの違い 50. の処理まとめ 51. 入力から予測 52. 正解t 誤差と勾配を計算 53. 正解t 勾配方向へ重み更新 54. ちなみにAutoencoder Neural Networkの特殊系 1. 入力と出力の次元が同じ 2. 教師信号が入力そのもの 入力を圧縮※1して復元 ※1 圧縮(隠れ層が入力層より少ない)でなくても,適切に正則化すればうまくいく 55. Autoencoder 56. マルチラベリングのケースに該当 画像の場合,各画素(ユニット)ごとに 明るさ(0. 0:黒, 1. 0:白)を判定するため 57. Autoencoderの学習するもの 58. 自然言語処理のためのDeep Learning. Denoising Autoencoder add noise denoise 正則化法の一つ,再構築+ノイズの除去 59. 60. Deepになると? many figures from eet/courses/cifarSchool09/ 61. 仕組み的には同じ 隠れ層が増えただけ 62. 問題は初期化 NNのパラメータ 初期値は乱数 多層(Deep)になってもOK? 63. 乱数だとうまくいかない NNはかなり複雑な変化をする関数なので 悪い局所解にいっちゃう Learning Deep Architectures for AI (2009) 64. NN自体が表現力高いので 上位二層分のNNだけで訓練データを 再現するには事足りちゃう ただしそれは汎化能力なし 過学習 inputのランダムな写像だが, inputの情報は保存している Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks [Bengio+, 2007] 65.
情報抽出 最後に、自然言語から構造化された情報を抽出します(情報抽出)。 例えば、ある企業の社員情報を記録したデータベースに、社員番号、氏名、部署名、電子メールアドレスなどをフィールドや属性として持つレコードが格納されているとき、構造化されたデータは、コンピュータでそのまま処理できます。 4. 自然言語処理の8つの課題と解決策とは? ここからは上記の自然言語処理の流れにおいて使われている具体的な手法と、そこに何の課題があってどのような研究が進行中であるかを簡単に紹介します。 4-1. 自然言語処理 ディープラーニング. 固有表現抽出 「モノ」を認識する 日付・時間・金額表現などの固有表現を抽出する処理です。 例)「太郎は5月18日の朝9時に花子に会いに行った。」 あらかじめ固有表現の「辞書」を用意しておく 文中の単語をコンピュータがその辞書と照合する 文中のどの部分がどのような固有表現かをHTMLのようにタグ付けする
太郎 は5月18日 のに花子 に会いに行った。 人名:太郎、花子 日付:5月18日 時間:朝9時 抽出された固有表現だけを見ると「5月18日の朝9時に、太郎と花子に関係する何かが起きた」と推測できます。 ただし、例えば「宮崎」という表現は、地名にも人名にもなり得るので、単に文中に現れた「宮崎」だけを見ても、それが地名なのか人名なのかを判断することはできません。 また新語などが常に現れ続けるので、常に辞書をメンテナンスする必要があり、辞書の保守性が課題となっています。 しかし、近年では、機械学習の枠組みを使って「後続の単語が『さん』であれば、前の単語は『人名』である」といった関係性を自動的に獲得しています。 複数の形態素にまたがる複雑な固有表現の認識も可能となっており、ここから多くの関係性を取得し利用する技術が研究されています。 4-2. 述語項構造解析 「コト」を認識する 名詞と述語の関係を解析する(同じ述語であっても使われ方によって意味は全く異なるため) 例)私が彼を病院に連れていく 「私が」「彼を」「病院に」「連れて行く」の4つの文節に分け、前の3つの文節が「連れて行く」に係っている。 また、「連れて行く」という出来事に対して前の3つの文節が情報を付け足すという構造になっている。 「私」+「が」→ 主体:私 「彼」+「を」→ 対象:彼 「病院」+「に」→ 場所:病院 日本語では助詞「が」「に」「を」によって名詞の持つ役割を表すことが多く、「連れて行く」という動作に対して「動作主は何か」「その対象は何か」「場所は」といった述語に対する項の意味的な関係を各動詞に対して付与する研究が進められています。 4-3.
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.
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. 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. 自然言語処理 ディープラーニング python. 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.
声優の 小野大輔 のニューシングル 「 キンモクセイ 」は本当に人気ですね この前はMステのランキングに出ていたときは 本当にびっくりした 声優さんはああいうところで歌わないのかしら 最終更新日 2009年11月09日 15時59分18秒 コメント(0) | コメントを書く
【カラオケ】キンモクセイ【小野大輔】 - Niconico Video
』2009年9月度オープニングテーマ 鳥の夢 [4:38] 作詞:小野大輔、作曲・編曲:渡辺拓也 キンモクセイ( off vocal ) 鳥の夢(off vocal) 脚注 [ 編集] 外部リンク [ 編集] ランティスによる紹介ページ 特設サイト CD情報 表 話 編 歴 小野大輔 シングル 1. 雨音 2. 真夏のスピカ 3. キンモクセイ 4. 熱烈ANSWER 5. DELIGHT 6. Lunar Maria 7. Mission D 8. ヒーロー 9. オリオンの夜 10. ROSA 〜Blue Ocean〜 11. Endless happy world 12. Deep & Holic 13. ドラマティック アルバム オリジナル 1. 風花 2. STARTRAIN ミニ 1. ひねもす 2. DOWN STAIRS 3. UP STAIRS 4. Doors 5. STARGAZER ユニット MASOCHISTIC ONO BAND 参加作品 涼宮ハルヒの憂鬱 キャラクターソング いままでのあらすじ ひぐらしのなく頃に解 Character CD 〜入江たちの逆襲〜 みなみけ キャラクターソング 黒執事 キャラクターソング 理系男子。 勉強になる!? キャラクターソング りある_りあるが_あんりある Key 魔法先生ネギま! 〜もうひとつの世界〜 Theme Song Collection 裏切りは僕の名前を知っている オリジナル・ドラマCD4 SIX SAME FACES 〜今夜は最高!!!!!! キンモクセイ : 小野大輔 | HMV&BOOKS online - LACM-4646. 〜 うたの☆プリンスさまっ♪ キャラクターソング 不滅のインフェルノ Ψレントプリズナー 番組 ラジオ 神谷浩史・小野大輔のDearGirl〜Stories〜 小野大輔のGIGらNight! ネオロマンス・ライヴ HOT! 10 Count down Radio II Huu! 小野大輔・近藤孝行の夢冒険〜Dragon&Tiger Delightful Days テレビ 超アニメ研究ステーション えもらぼ MAG・ネット 典拠管理 MBRG: baef8431-7160-40a9-a625-2848f2bb8d74