ChainerとRNNと機械翻訳 - Qiita

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Kanasansoft chainerを用いたRNNとencoder-decoder翻訳モデルの実装例。

2017/09/23 リンク

a_bicky 丁寧な説明に加えてサンプルデータとサンプルコード (https://github.com/odashi/chainer_examples) も公開されていて本当にありがたい

2017/04/22 リンク

chezou とても分かりやすい

2015/12/06 リンク

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ChainerとRNNと機械翻訳 - Qiita

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... 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

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hirokiky2020/06/19
LunarCamel2020/02/16
kuenishi2018/11/27
ozw3253t2c0390a2018/01/05
Altech_20152017/12/27
Kanasansoft2017/09/23
looseleaf07272017/09/02
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a_bicky2017/04/22
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aidiary2017/02/28
fijixfiji2017/02/13
razokulover2017/02/08
darupants2017/01/03
boardshexane2016/11/30
santo2016/11/19

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