はじめに GoogleやMicrosoftなどがディープラーニングを使用した機械翻訳をリリースして各所で話題になっています。こんな感じで記事にもなっています。 Google翻訳、深層学習による新システムで人に迫る自然で正確な翻訳を実現 | マイナビニュース Google翻訳、ディープラーニングの翻訳システムを日本語を含む8言語に拡大 | マイナビニュース Microsoft翻訳もニューラルネット対応で進化 テキストに加え音声翻訳も - ITmedia NEWS せっかくなのでこれらのニュースと少し関連のある、RNNを使用した言語モデルをTensorFlowで実装してみたいと思います。 まずはその第一弾として、文字レベルでの英語の言語モデルを実装します。また、学習の過程をTensorBoardを使用して可視化もしています。 今回はとりあえずRNNを組むことを目標とし、ハイパーパラメータの調整

min-char-rnn.py p�< JV �+0 JV """ Minimal character-level Vanilla RNN model. Written by Andrej Karpathy (@karpathy) BSD License """ import numpy as np # data I/O data = open('input.txt', 'r').read() # should be simple plain text file chars = list(set(data)) data_size, vocab_size = len(data), len(chars) print 'data has %d characters, %d unique.' % (data_size, vocab_size) char_to_ix = { ch:i for i,c

自然言語処理とニューラルネット ここ数年で、自然言語処理の分野でもニューラルネットが非常に頻繁に使われるようになってきました。 自然言語処理で主に解析対象となるのは単語の配列や構文木などで、これらの内包する情報を表現するためにrecurrent neural network1やrecursive neural network1などに基づくモデルが頻繁に使われます。これらの最大の特徴はニューラルネットがある種のデータ構造を持っているという点で、1レイヤあたりのノードはそれほど多くない代わりにネットワークの接続が複雑で、しかも入力されるデータごとにネットワークそのものの形状が変化するという特徴があります。このため、伝統的なfeedforward neural networkを前提としたツールキットでは構築が難しいという問題がありました。 Chainerは、そのような問題を概ね解決してしまう強力

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 ##リカレントニューラルネットワーク 人間は毎秒ゼロから思考を開始することはありません。このエッセイを読んでいる間、あなたは前の単語の理解に基づいて、各単語を理解します。すべてを捨てて、またゼロから思考を開始してはいません。あなたの思考は持続性を持っています。 従来のニューラルネットワークは、これを行うことができま

この記事はDeep Learning Advent Calendar 7日目の記事です． 準備が大変なので前後半にわけてやりたいと思います．前半はモデルの考案と考えてる応用先について書きます． はじめに Deep Learningは画像認識や音声認識で多大な成果を挙げていますが，自然言語処理の分野でも大きな変化をもたらしたと思っています．現に，評判分析や機械翻訳などでDeep Learningを用いた手法は他を圧倒する成果を挙げています． そのため，機械学習で自然言語処理に取り組んでいる私にとっても，Deep Learningによる自然言語処理がとても熱いです． 今回は実験として，Deep Learningの一つであるRecurrent NNを使い，文書が肯定的(Positive)なのか，否定的(Negative)なのかを分類する感情分析をやってみたいと思います． 感情分析ではRecurs

▶生理学的に時系列を扱うNNを比較TDNN今見えている映像の他に、一瞬前ともうちょっと前と・・・が同時に見える人の網膜と一次視覚野の間に存在する外側膝状体において速細胞群と遅細胞群があり、2つの経路において時間的差異が存在する！？（仮説）（大阪大学大澤研究室）RNN今までの時系列の文脈を保持しているニューロン群が存在する海馬におけるCA3自己ループESNランダムな結合のニューロンが存在していて、これらが時系列を扱うのに有用大脳新皮質第一層において横に神経を広げている部位が存在 考える脳考えるコンピュータ6章「新皮質の実際の働き」▶工学的に時系列を扱うNNを比較（近年の応用例Deep learningを中心に）TDNN導入が簡単。Deep Learningとの相性がいい。RNN状態が保存されているため、ニューロンに意味をもたせやすい？ESNリザバーの素子が特定の特徴を与えるとは考えにくいため

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これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013_9日目] この投稿は Machine Learning Advent Calendar 2013 の9日目の記事です． 本日は，Neural Network(NN)を利用したLanguage Model(LM)，つまりNeural Network Language Model(NNLM)の一種であり， Recurrent Neural Network(RNN)を使ったRecurrent Neural Network Language Model(RNNLM)について説明します． RNNLMに行く前置きとしてざっくりいくつか用意したので，知ってそうな人は先へ進んでください． 前置きを入れているうちに長くなりすぎた...． しかも，そもそもNNの説明

Tensorflow - Python, C++ Get started, Tutorials Recurrent Neural Network Tutorial Sequence-to-Sequence Model Tutorial Tutorials by nlintz Notebook examples by aymericdamien Scikit Flow (skflow) - Simplified Scikit-learn like Interface for TensorFlow Keras : (Tensorflow / Theano)-based modular deep learning library similar to Torch char-rnn-tensorflow by sherjilozair: char-rnn in tensorflow Theano

Building AI for sustainability at Recursive. I used to be a Research Engineering Manager at Google Deepmind, and a Research Scientist at Cogent Labs. I love to cook and go on long hikes. Currently based in Tokyo. Fine-tune neural translation models with mBART Jun 2020 by Tiago Ramalho mBART is another transformer model pretrained on so much data that no mortal would dare try to reproduce. This mod

May 21, 2015 There’s something magical about Recurrent Neural Networks (RNNs). I still remember when I trained my first recurrent network for Image Captioning. Within a few dozen minutes of training my first baby model (with rather arbitrarily-chosen hyperparameters) started to generate very nice looking descriptions of images that were on the edge of making sense. Sometimes the ratio of how simpl

I just started to study deep learning, which is huge boom both in academia and industry. A week ago, a Japanese company called  Preferred Infrastructure (PFI) released new deep learning framework " chainer"! This framework is really great. I was able to implement a recurrent net with less than 100 lines of python code. Specifically, I tried new recurrent neural network (RNN) called IRNN described

皆さんこんにちは お元気ですか。私は自由に元気です。 今日はRecurrent Neural Networkについて見て行きたいと思います。 Recurrent Neural Network Recurrent Neural Networkは通常のネットワークと異なり、時系列が考慮されているニューラルネットワークです。 解ける問題としては、翻訳、文書生成、音声生成などに使えると思います。 最近では画像を説明する文章を生成する問題にも活用されていて、今後、特に使われる ことになると考えています。 言語表現 各ワードは次のようなベクトルで表現できるとします。 入力の時には対応するワードのベクトルを入力します。 {犬,と,猫,と,狐,が,好き}といった文章があるとすると、 ワードベクトルのインデックスで表現するとなると{0,1,2,1,3,4,5}と表すことができる。 ネットワーク構成の概要 画

はじめに 前々からDeep Learning系、特にその時系列への応用に興味があって、それにはリカレント・ニューラル・ネットワーク(Recurrent Neural Network, 以下RNN)ってのを理解する必要があるのは知っていたが、@yamano氏から @teramonagi こちらです。まずは手軽に使わせていただきました。 http://t.co/WTWmePJ0Hc— バイアス撲滅委員会 (@yamano357) 2015, 1月 8 というありがたいアドバイスを頂戴した。それに基づいてググりはじめると、Stuttgart(シュトゥットガルト)大学というドイツにある、たぶん日本でいう東工大的なポジションの大学が開発している、ニューラルネット関連の実装をたくさん詰め込んだライブラリ http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/SNNS/ が元々あって、それ

Hopfield networkは、一般的なクラス分類以外に最適化問題への応用が可能なモデルです。 Elman/Jordanは、Simple recurrent networksと言われているように一番シンプルな形となっています。RNNを利用したい場合はまずどちらかでやってみて、精度的な問題があるのなら他の手法に切り替えてみる、というのがよいのではないかと思います。 Elman/Jordanの違いは上記のとおりですが(前回データの反映が隠れ層から行われるか、出力層から行われるか)、こちらにも詳しく書かれています。精度的な優劣はありませんが、隠れ層の数によって次に伝播する量を変化させられるElmanの方が柔軟と言えると思います。 Echo state networkは毛色が違ったモデルで、ノードを事前に結合せずReservoir(貯水池などの意味)と呼ばれるプールに貯めておき、入力が与えられ