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Frqux’s AI laboratory•2年前

機械翻訳が変わった！？Seq2Seqモデルの基礎と特徴を解説

こんにちは。ふらうです。 今回は、Seq2Seqについて解説したいと思います。 自然言語処理の世界の中で、一時代を担った重要なモデルで、どのようなモデルなのかを説明します。 また、本記事は論文「Sequence to Sequence Learning with Neural Networks」を参考に執筆しています。 arxiv.org Seq2Seqモデルとは Seq2Seqの仕組み LSTM（Long Short-Term Memory） Seq2Seq Decoderの仕組み Encoderの仕組み Seq2Seqの学習方法 まとめ Seq2Seqモデルとは Seq2Seqは、Goog…

#Python#機械学習#深層学習#自然言語処理#seq2seq

関連ブログ

AIうぉ－－！(ai-wo-katsuyo-shitai !)•2年前

有名な論文『Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation』を、いまさら、のんびり読む。

有名な論文『Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation』を、いまさら、のんびり読む。 Google scholarで確認すると、引用数8,049(2022/09/24時点）でした。凄いけど、もの凄くはないか。。。。 概要 Deepl翻訳 An attentional mechanism has lately been used to improve neural machine translation (NMT) by selectively focusing on parts of the source…

#Deep learning#機械学習#AI#Attention
福岡人データサイエンティストの部屋•4年前

seq2seqで翻訳してみた！（自然言語処理）【図解速習DeepLearning】#016

こんにちは！こーたろーです。 本日も【図解速習DEEP LEARNING】の自然言語処理を行っていきます。今回は、seq2seq（sequence to sequence）を使って、スペイン語から英語へ翻訳してみます。 必要なライブラリのインポート データセットをダウンロードする データセットの前処理 前処理の定義 使用データセットの制限による実行時間短縮 tf.dataデータセットの作成 モデルを作成 GRUを定義 エンコーダを定義 デコーダを定義 エンコーダ・デコーダ作成 オプティマイザーと損失関数を定義 チェックポイントを定義し、学習途中の状態を保存できるようにする モデルの学習 モデル…

#Python#Google Colaboratory#AI#machine learning#Deep learning#機械学習#深層学習#統計学#seq2seq
Programming Serendipity•2ヶ月前

読書メモ2024-2

｢​｣

YANS•4ヶ月前

第19回YANSシンポジウム プログラム

9/4(水): シンポジウム1日目 @梅田スカイビル Tower WEST 36F 「スペース36L」 [10:30-11:00] 受付 (留学交流会) [11:00-12:00] 留学交流会 [12:30-13:00] 受付 (ハッカソン) [13:00-20:00] YANS分野交流ハッカソン with 言語処理学会30周年記念事業 9/5(木): シンポジウム2日目 @梅田スカイビル Tower WEST 10F 「アウラホール」 [09:30-10:00] 開場 [10:00-10:30] オープニング [10:30-11:30] チュートリアル(1) 「ニューラルネットワークの損失地…

penguin46の精進記録•5ヶ月前

Kaggle Grandmasterになるまでを振り返ってみる

0. はじめに penguin46といいます。大阪の公立大学に所属しているM2の大学院生です。先日のUSPTOコンペでGrandmasterに昇格したので、これまでのKaggle生活を振り返ってみます！ 1. Kaggleを始めるまで Kaggleに参加し始めたのは学部2年の冬からで、それまでは2年弱の間競プロerをしていました。 penguin46.hatenablog.com AtCoderで目標としていたレーティングを達成した後、次にやりたいことを探していました。当時から機械学習が流行っていて、競プロと近い雰囲気もあったので、「なんか楽しそう！」くらいのノリでKaggleを始めてみました…

フレクトのクラウドblog re:newal•6ヶ月前

組合せ最適化問題の解法に強化学習を応用する

こんにちは. 研究開発室の牧野*1です. Operations Research (OR)のビジネス活用について研究を行なっています. 本稿ではORの文脈で現れる組合せ最適化問題 (Combinatorial Optimization, CO)の解法として強化学習(Reinforcement Learning, RL)を応用する研究分野(Neural Combinatorial Optimization, NCO)について紹介します. また, この分野の研究をまとめたライブラリであるRL4COを使用して簡単なデモを行います. 本稿の構成は次の通りです. *1:2022年度新卒入社. 学生時代は…

大福餅•10ヶ月前

E資格 2024 #1　受験レポ

www.jdla.org 受験し合格したのでレポート。 （追記：Qiitaにも初投稿、このブログ記事の内容を少し修正した) qiita.com 背景 勉強について 受験について 受験申込みについて 受験会場について 受験について 所感 背景 受験理由：会社の業務の都合上、必要となったため。 勉強期間：10月～2月上旬 勉強開始前の状態：G検定を取ったばかり。それ以外の知見は、触れたり触れなかったり。 勉強について 全体で４ヶ月程度。学習時間は200~300時間ぐらいか。 業務用の学習もあったので、E資格専用の学習だけだと多分150~200時間ぐらい？ １０月～１１月 会社の業務で「ゼロから作る…

渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ•10ヶ月前

2024年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス＆定番の書籍リスト

毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級＆中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる＆僕自身がその流れにつ…

天に跼り地に蹐す•1年前

放送大学の教科書『自然言語処理』の改訂版と三訂版の比較

はじめに 本項では、放送大学教育振興会出版の黒橋禎夫『自然言語処理』の改訂版（2019年）と三訂版（2023年）を比較する。 自然言語処理の主流であった古典的手法が、ニューラルネットワーク的手法に圧倒されていくさまを見ることができる。 前著では比較的小さな扱いであったニューラルネットワーク的手法が後著では主役を占めることになるとは。 確かに歴史的場面を我々は見ている。 自然言語処理〔三訂版〕 (放送大学教材)作者:黒橋 禎夫放送大学教育振興会Amazon 自然言語処理〔改訂版〕 (放送大学教材)作者:禎夫, 黒橋放送大学教育振興会Amazon 目次の変化 改訂版から三訂版への改訂にあたって読者…

かぎかっこ•1年前

教養としての生成AI

概略 日本語での文章表現に焦点を当てた実用的な本。 AIの歴史から技術的な内容、この時代をどう生き抜くべきかまでを包括している。 難しい技術の説明は、端折って簡易な説明に留めている。 くわえて、これらの技術がどのように活用され、社会にどのような影響を与えるかにも言及している。 概略 レビュー ポイント Transformer ChatGPT活用法 ディープラーニングがもたらしたブレイクスルー エキスパートシステム 問題点 これから 身近な例 word2vec DALL-E 作曲するAI ディープラーニングによるAIとは何か？ 強化学習 社会・産業に与える影響 Hyena(ハイエナ) このような…