別の観点から見てみましょう。 元となったYouTubeのデータには、猫の後ろ姿も写っていたはずなので、おそらく、猫の後ろ姿の特徴も抽出していると思われます。 つまり、正面から見た猫と、背面から見た猫の二つの概念を獲得したことになります。 それではこのシステムは、正面から見た猫と、背面から見た猫を、見る方向が違うだけで、同じ猫だと認識しているでしょうか? 結論から言うと、認識していません。 なぜなら、このシステムに与えられた画像は、2次元画像だけだからです。 特徴量に一致するかどうか判断するのに、画像を回転したり、平行移動したり、拡大縮小しますが、これは、すべて、2次元が前提となっています。 つまり、システムは、3次元というものを理解していないと言えます。 3次元の物体は、見る方向が変わると形が変わるといったことを理解していないわけです。 対象が手書き文字など、元々2次元のデータ認識なら、このような問題は起こりません。 それでは、2次元の写真データから、本来の姿である3次元物体をディープラーニングで認識することは可能でしょうか? 言い換えると、 3次元という高次元の形で表現された物体が、2次元という、低次元の形で表現されていた場合、本来の3次元の姿をディープラーニングで認識できるのでしょうか? 自然言語処理 ディープラーニング ppt. これがディープラーニングの限界なのでしょうか?
2 関連研究 ここでは自然言語における事前学習について触れていく。 1. 2. 1 教師なし特徴量ベースの手法 事前学習である単語の埋め込みによってモデルの精度を大幅に上げることができ、 現在のNLPにとっては必要不可欠な存在 となっている。 単語 の埋め込み表現を獲得するには、主に次の2つがある。 文章の左から右の方向での言語モデル 左右の文脈から単語が正しいか誤っているかを識別するもの また、 文 の埋め込み表現においては次の3つがある。 次に続く文をランキング形式で予測するもの 次に来る文を生成するもの denoisingオートエンコーダー由来のもの さらに、文脈をしっかりとらえて単語の埋め込み表現を獲得するものにELMoがある。 これは「左から右」および「右から左」の両方向での埋め込みを用いることで精度を大きく上げた。 1. 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 | NTTデータ先端技術株式会社. 2 教師なしファインチューニングの手法 特徴量ベースと同じく、初めは文中の単語の埋め込みを行うことで事前学習の重みを獲得していたが、近年は 文脈を考慮した埋め込みを行なったあとに教師ありの下流タスクにファインチューニングしていく ものが増えている。これらの例として次のようなものがある。 オートエンコーダー 1. 3 教師ありデータによる転移学習 画像認識の分野ではImageNetなどの教師ありデータを用いた事前学習が有効ではあるが、自然言語処理においても有効な例がある。教師あり事前学習として用いられているものに以下のようなものがある。 機械翻訳 自然言語推論(= 前提と仮説の文のペアが渡され、それらが正しいか矛盾しているか判別するタスク) 1. 3 BERT ここではBERTの概要を述べたのちに深堀りをしていく。 1. 3. 1 BERTの概要 まず、BERTの学習には以下の2段階がある。 事前学習: ラベルなしデータを用いて、複数のタスクで事前学習を行う ファインチューニング: 事前学習の重みを初期値として、ラベルありデータでファインチューニングを行なう。 例としてQ&Aタスクを図で表すと次のようになる。 異なるタスクにおいてもアーキテクチャが統一されている というのが、BERTの特徴である。 アーキテクチャ: Transformer のエンコーダーのみ。 $\mathrm{BERT_{BASE}}$ ($L=12, H=768, A=12$, パラメータ数:1.
オミータです。 ツイッター で人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは 気軽に @omiita_atiimo をフォローしてください! 2018年10月に登場して、 自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、 GLUEベンチマークでは人間の能力が12位 (2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、 被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解には Transformer [Vaswani, A. (2017)] を理解しているととても簡単です。Transformerに関しての記事は拙著の 解説記事 をどうぞ。BERTは公式による TensorFlow の実装とPyTorchを使用している方には HuggingFace による実装がありますのでそちらも参照してみてください。 読んで少しでも何か学べたと思えたら 「いいね」 や 「コメント」 をもらえるとこれからの励みになります!よろしくお願いします! 流れ: - 忙しい方へ - 論文解説 - まとめと所感 - 参考 原論文: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. ディープラーニングは、なぜ、自然言語処理で失敗したのか – AIに意識を・・・ 汎用人工知能に心を・・・ ロボマインド・プロジェクト. et al. (2018) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. (2018) 0. 忙しい方へ BERTは TransformerのEncoder を使ったモデルだよ。 あらゆるNLPタスクに ファインチューニング可能なモデル だから話題になったよ。 事前学習として MLM (=Masked Language Modeling)と NSP (Next Sentence Prediction)を学習させることで爆発的に精度向上したよ。 事前学習には 長い文章を含むデータセット を用いたよ。 11個のタスクで圧倒的SoTA を当時叩き出したよ。 1.
文ごとに長さが異なるのを扱うアプローチ 138. Recursiveな方は途中のphraseやsentenceに おける単語ベクトルも保存 139. 具体例の説明が重くなりすぎたかも... 140. 141. (Word|Phrase|Sentence|Document) Recursive Autoencoder一強 他の枠組みは? どうする? よりよい単語の表現 意味?? Compositional Semanticsという タスク自体は,deep learning 以外でも最近盛ん 142. 既存タスクへの応用 単語類似度,分類,構造学習... 要約,翻訳,推薦,... ? - 学習された単語のembeddingを追加素性に使う 他の方法は? 143. おわり 13年9月28日土曜日
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. Denoising Autoencoder add noise denoise 正則化法の一つ,再構築+ノイズの除去 59. 自然言語処理 ディープラーニング種類. 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.
乗換案内 生麦 → 横浜 19:54 発 20:03 着 乗換 0 回 1ヶ月 6, 350円 (きっぷ19. 5日分) 3ヶ月 18, 100円 1ヶ月より950円お得 6ヶ月 34, 290円 1ヶ月より3, 810円お得 2, 150円 (きっぷ6. 5日分) 6, 130円 1ヶ月より320円お得 11, 610円 1ヶ月より1, 290円お得 京浜急行本線 に運行情報があります。 もっと見る 京浜急行本線 普通 浦賀行き 閉じる 前後の列車 5駅 19:56 京急新子安 19:58 子安 20:00 神奈川新町 20:01 京急東神奈川 20:02 神奈川 条件を変更して再検索
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KK 31 なまむぎ 生麦 停車する電車 普通 エアポート急行 特急 快特 エアポート快特 時刻表、乗換・運賃案内 本線:下り (浦賀方面) 本線:上り (泉岳寺方面) 目的地までの運賃や乗換ルートを調べる 乗換・運賃案内 京急線の駅をご指定ください ハンドル形電動 車いす対応 AED (自動体外式除細動器) ※ エスカル:車椅子用階段昇降機 ※ 定期券は全駅(泉岳寺駅を除く)の自動券売機で購入できます。 京急沿線を満喫できるおトクなきっぷをご紹介。 駅名で探す(50音順)
[light] ほかに候補があります 1本前 2021年07月26日(月) 19:54出発 1本後 [! ] 迂回ルートが検索できます 遅延・運休あり(7月26日 19:54現在) 6 件中 1 ~ 3 件を表示しています。 次の3件 [>] ルート1 [早] [楽] [安] [! ] 19:54発→ 20:12着 18分(乗車12分) 乗換: 1回 [priic] IC優先: 293円 7. 3km [reg] ルート保存 [commuterpass] 定期券 [print] 印刷する [line] [train] 京急本線・浦賀行 (乗車位置:前/中/後[4両編成]・前/中/後[6両編成]・前/中/後[8両編成]・前/中/後[12両編成]) [! ] 運転状況 6駅 19:56 ○ 京急新子安 19:58 ○ 子安 20:00 ○ 神奈川新町 20:01 ○ 京急東神奈川 20:02 ○ 神奈川 157円 [train] JR京浜東北・根岸線・大船行 3 番線発 / 1 番線 着 136円 ルート2 [楽] [! 生麦 駅 から 横浜哄ū. ] 19:54発→20:19着 25分(乗車12分) 乗換: 1回 [priic] IC優先: 367円 7. 4km (乗車位置:前[4両編成]・前[6両編成]・前[8両編成]・前[12両編成]) [train] 横浜市営地下鉄ブルーライン・湘南台行 1 番線発 / 1 番線 着 2駅 20:18 ○ 高島町 210円 ルート3 20:00発→20:37着 37分(乗車21分) 乗換: 1回 [priic] IC優先: 377円 10km [bus] 横浜市営バス・19系統(循環・生麦経由)・新子安駅前行 東口 のりば / 1 おりば 9駅 20:08 ○ 鶴見大橋口(横浜市営バス) 20:09 ○ 食肉市場前(横浜市営バス) 20:10 ○ 新興駅前(横浜市営バス) 20:11 ○ 大黒町通(横浜市営バス) 20:13 ○ 宝町通(横浜市営バス) 20:14 ○ 宝町(横浜市営バス) 20:15 ○ 恵比須町(横浜市営バス) 20:16 ○ 守屋町(横浜市営バス) 220円 [train] JR京浜東北・根岸線・磯子行 3駅 20:31 ○ 東神奈川 20:34 ○ 横浜 ルートに表示される記号 [? ] 条件を変更して検索 時刻表に関するご注意 [? ]