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. 自然言語処理 ディープラーニング 適用例. = = = 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. 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.
論文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding解説 1. 0 要約 BERTは B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers の略で、TransformerのEncoderを使っているモデル。BERTはラベルのついていない文章から表現を事前学習するように作られたもので、出力層を付け加えるだけで簡単にファインチューニングが可能。 NLPタスク11個でSoTA を達成し、大幅にスコアを塗り替えた。 1. 1 導入 自然言語処理タスクにおいて、精度向上には 言語モデルによる事前学習 が有効である。この言語モデルによる事前学習には「特徴量ベース」と「ファインチューニング」の2つの方法がある。まず、「特徴量ベース」とは 事前学習で得られた表現ベクトルを特徴量の1つとして用いるもの で、タスクごとにアーキテクチャを定義する。 ELMo [Peters, (2018)] がこの例である。また、「ファインチューニング」は 事前学習によって得られたパラメータを重みの初期値として学習させるもの で、タスクごとでパラメータを変える必要があまりない。例として OpenAI GPT [Radford, (2018)] がある。ただし、いずれもある問題がある。それは 事前学習に用いる言語モデルの方向が1方向だけ ということだ。例えば、GPTは左から右の方向にしか学習せず、文章タスクやQ&Aなどの前後の文脈が大事なものでは有効ではない。 そこで、この論文では 「ファインチューニングによる事前学習」に注力 し、精度向上を行なう。具体的には事前学習に以下の2つを用いる。 1. Masked Language Model (= MLM) 2. Next Sentence Prediction (= NSP) それぞれ、 1. ディープラーニングが自然言語処理に適している理由 ｜Appier. MLM: 複数箇所が穴になっている文章のトークン(単語)予測 2. NSP: 2文が渡され、連続した文かどうか判定 この論文のコントリビューションは以下である。 両方向の事前学習の重要性を示す 事前学習によりタスクごとにアーキテクチャを考える必要が減る BERTが11個のNLPタスクにおいてSoTAを達成 1.
3 BERTのファインチューニング 単純にタスクごとに入力するだけ。 出力のうち $C$は識別タスク(Ex. 感情分析) に使われ、 $T_i$はトークンレベルのタスク(Ex. Q&A) に使われる。 ファインチューニングは事前学習よりも学習が軽く、 どのタスクもCloud TPUを1個使用すれば1時間以内 で終わった。(GPU1個でも2~3時間程度) ( ただし、事前学習にはTPU4つ使用でも4日もかかる。) 他のファインチューニングの例は以下の図のようになる。 1. 4 実験 ここからはBERTがSoTAを叩き出した11個のNLPタスクに対しての結果を記す。 1. 4. 1 GLUE GLUEベンチマーク( G eneral L anguage U nderstanding E valuation) [Wang, A. (2019)] とは8つの自然言語理解タスクを1つにまとめたものである。最終スコアは8つの平均をとる。 こちら で現在のSoTAモデルなどが確認できる。今回用いたデータセットの内訳は以下。 データセット タイプ 概要 MNLI 推論 前提文と仮説文が含意/矛盾/中立のいずれか判定 QQP 類似判定 2つの疑問文が意味的に同じか否かを判別 QNLI 文と質問のペアが渡され、文に答えが含まれるか否かを判定 SST-2 1文分類 文のポジ/ネガの感情分析 CoLA 文が文法的に正しいか否かを判別 STS-B 2文が意味的にどれだけ類似しているかをスコア1~5で判別 MRPC 2文が意味的に同じか否かを判別 RTE 2文が含意しているか否かを判定 結果は以下。 $\mathrm{BERT_{BASE}}$および$\mathrm{BERT_{LARGE}}$いずれもそれまでのSoTAモデルであるOpenAI GPTをはるかに凌駕しており、平均で $\mathrm{BERT_{BASE}}$は4. 5%のゲイン、$\mathrm{BERT_{LARGE}}$は7. 自然言語処理（NLP）とは？具体例と８つの課題＆解決策. 0%もゲイン が得られた。 1. 2 SQuAD v1. 1 SQuAD( S tanford Qu estion A nswering D ataset) v1. 1 [Rajpurkar (2016)] はQ&Aタスクで、質問文と答えを含む文章が渡され、答えがどこにあるかを予測するもの。 この時、SQuADの前にTriviaQAデータセットでファインチューニングしたのちにSQuADにファインチューニングした。 アンサンブルでF1スコアにて1.
g. (イージー)」 からもご覧いただけます。 音声認識の普及と課題 Photo by mohamed hassan on Pixhere Appleの「Siri」やAndroid OSの「Googleアシスタント」など、音声認識サービスは生活にも大きく普及しています。リリース当初と比べ、音声認識の技術は格段に上がり、現在では、検索エンジン上でも欠かせない存在となりました。 一方、こうした音声認識サービスの日本での普及率は、あまり高くありません。 2018年4月iProspectが行った調査 では、「過去6か月以内にスマホの音声認識機能を使用したか」という問いに対し、「使用した」人の平均62%、インド(82%)、中国(77%)と半数を超えるなか、日本は40%と諸外国と比べ、低い普及率でした。 音声認識は、ビジネスや日常生活で大きく活用されています。私たちは日々進化する技術革新を観察し、AI(人工知能)を積極的に受け入れていくことが必要なのではないでしょうか。
最近ディープラーニングという言葉をニュースや新聞で目にする機会が増えてきたのではないでしょうか。ディープラーニングとは、コンピュータ機械学習の一種です。 今後は様々な分野での活用が期待されています。当記事では、ディープラーニングの仕組みから具体的な活用事例まで、ディープラーニングについて幅広く解説します。 ディープラーニングとは?
69 名無しさん@恐縮です 2021/06/08(火) 14:26:29. 15 ID:V5t29Poa0 イング ちょっとよくわからないから映画化してほしい 71 名無しさん@恐縮です 2021/06/08(火) 16:56:00. 94 ID:w3mLuUZr0 >>23 ボビーチャールトンもよく生き残ったと思うわ >>23 ミュンヘンの悲劇は離陸時の失敗だからまた状況が異なる だから半数近くの人が生き残った (」°∀°)」<㌍㌫㌻㍍㍗㌫㍊㍍㌘㌶㌍㌫㌻ 74 名無しさん@恐縮です 2021/06/09(水) 06:57:20. 68 ID:8h2B5PZ/0 あけ こいつらブラジルでもやらかしている
1 首都圏の虎 ★ 2021/06/06(日) 11:37:21.
○日本代表蹴球板(eleven)の書き込み数 日本代表蹴球板 3月の書き込み数 2015(4試合) 103878 2021(4試合) 4734 ↓95%減少!!!!! ○――W杯ロシア大会を振り返り、ベスト16という結果を成功、失敗で言うと、どちらだと考えていますか。 田嶋 成功だと思っています。もちろん「ベスト8を目指す」と謳って、そこに一歩届かなかったのはあると思います。 自分が会長になってからの2年半、西野(朗)技術委員長と一番危惧していたのは、 日本サッカー界は日本代表だけではなく、Jリーグもなでしこ(ジャパン&リーグ)も、 JFLも子どもたちの登録人口も右肩下がりだったんです。唯一、女子の登録人口が増えているとはいえ……。 「2002年(W杯)の後のような、2010年(W杯)の後のような盛り上がりが足りないよね」と西野さんと話していました。 「鹿島がレアル・マドリーと戦った(2016年クラブW杯)決勝のような盛り上がりがないよね。俺たち、危機感を持たないといけないね」と。 ハリルホジッチさんがどうだとかそういうこと以前の問題で、「我々サッカー界として盛り上がりを取り戻さないといけない」と言っていたんです。 ○サッカー人気を24年前までに落とした田嶋&森保体制【最新視聴率8. 9%】 tps 28 名無しさん@恐縮です 2021/06/06(日) 12:15:30. 【サッカー】「みんなが泣いていた」元イングランド代表戦士が明かすドイツW杯後に味わった壮絶体験！「本当に墜落するかと…」 [首都圏の虎★]. 72 ID:MO9P8oe/0 >>22 墜落まで行くのは稀みたいだけど、一気に百メートルレベルでダウンバーストによって 垂直落下みたいな時もあるそうだからね、俺はそこまで酷いのは経験ないけど目の前でCAが いきなり消えて天井に叩きつけられるとかあるらしい 29 名無しさん@恐縮です 2021/06/06(日) 12:18:15. 09 ID:bHhTdSbA0 2006 イングランド ―――――――― ルーニー ――――――― ジョー・コール ―――――――― ベッカム ―― ランパード ―――― ジェラード ――― ―――――― ハーグリーブス ―――――― Asコール ―――――――――――― Gネビル ――――― テリー ファーディナンド ―――― ――――――― ロビンソン ―――――――― 30 名無しさん@恐縮です 2021/06/06(日) 12:18:27. 81 ID:bHhTdSbA0 2006 ポルトガル ―――――――― パウレタ ――――――― Cロナウド ――― チアゴ ―― フィーゴ ――――― マニシェ ―― プティ ――――― バレンチ ――――――――――――― ミゲル ――――― Rカルバーリョ Fメイラ ―――― ―――――――― リカルド ――――――― 31 名無しさん@恐縮です 2021/06/06(日) 12:23:23.
99 ID:gKhzd9Nf0 ユニフォームは格好良かったのにw 結果はボロボロw ジェラードランパードのころか ベルカンプの場合本人は怖い思いしてないんだよな 9 名無しさん@恐縮です 2021/06/06(日) 11:45:51. 86 ID:1gxvHN8W0 これは有名な話し 他国のチームとの試合に車運転して向かう師匠を見習え 国際大会に勝てないからと何故か主将のベッカム外して、次のEURO予選敗退したのはもはや失笑もんだった 監督も悪かったが後にカペッロになってもまともに国際大会勝てないから、もはやタレントの質にも難があるって話になってたな 12 名無しさん@恐縮です 2021/06/06(日) 11:50:13. 97 ID:4rGc03VO0 こわい 14 名無しさん@恐縮です 2021/06/06(日) 11:56:32. 13 ID:PjTu8YS+0 今のイングランドも負けないぐらい豪華なメンバーだと思う >>13 これに引き分けた日本 専用機だったのかな アナウンスとか無かったの?なら余計怖い 17 名無しさん@恐縮です 2021/06/06(日) 11:57:05. 45 ID:ln8w0gjS0 イングランドはGKの質が低いのが致命傷 18 名無しさん@恐縮です 2021/06/06(日) 11:58:03. 78 ID:fXwBlxDf0 クリロナ>>>イングランド 実際に墜落事故があったからな 今の日本は実質世界ランク8位だから当時のイングランドと同じくらいだな 21 名無しさん@恐縮です 2021/06/06(日) 12:02:18. 54 ID:MO9P8oe/0 別に代表じゃなくたってそりゃ確かに誰しも怖いわな 飛行機の乱気流の時はマジにヤバい 今まで飛行機何回か乗ったけど 一回だけ乱気流に巻き込まれたことあるな 急に機体がぐらぐらし出して その後どんと落下した感じになって乗客の中にはコップの中身がそこら辺に飛び散った あれぐらいでも怖かったからな ミュンヘンの悲劇って知らないのかな? ORIONの歌詞 | 中島美嘉 | ORICON NEWS. >>21 骨折とかあるものな 実際乱気流で墜落とかもあるのかな…怖いー 飛行機の墜落だけは死にたく無い なんでひっそり死にたいのに名前世界中に公開されるのか 列車で帰れば良かったのに ICE→TGV→EUROSTARと乗り継げば陸路で帰れる ベルカンプさんならこうしたろうな ベルカンプ「な?」 田嶋と電通の日本サッカー破壊力が半端ないw ○代表戦視聴率 2011年 24.