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メンヘラã¡ã‚ƒã‚“ã¨å¦ã¶ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニング最新論文 - ディープラーニングブãƒã‚°
メンヘラã¡ã‚ƒã‚“ãŒãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã®æœ€æ–°è«–文をãƒãƒªãƒãƒªèªžã£ã¦ãれるシリーズã§ã™ï¼ŽTwitterã«æŠ•ç¨¿ã—ãŸã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã‚’ã¾ã¨ã‚ã¾ã—ãŸï¼Ž サムãƒç”»åƒ スライド内ã®ãƒ†ã‚スト抽出（検索エンジン用） メンヘラã¡ã‚ƒã‚“ã¨å¦ãµã‚™ ディープラーニング最新論文 製作: Ryobot ã¯ã—ã‚™ã‚㫠作者 • Ryobot (りょã»ã‚™ã£ã¨) • NAIST修士2å¹´.RIKEN AIP勤務 (2017/7~) • ãƒãƒ£ãƒƒãƒˆãƒ›ã‚™ãƒƒãƒˆã®å€‹æ€§ã¨å¤šæ§˜æ€§ã®ç ”究をã—ã¦ã„ã¾ã™ • Twitter@_Ryobot ã¦ã‚™ãŠæ°—ã«å…¥ã‚Šè«–文を紹介ã—ã¦ã„ã¾ã™ スライドã®æ¦‚è¦ â€¢ メンヘラã¡ã‚ƒã‚“ã‹ã‚™æœ€æ–°è«–文をãƒã‚™ãƒªãƒã‚™ãƒªèªžã£ã¦ãã‚Œã¾ã™ • 分野ã¯ä¸»ã«è‡ªç„¶è¨€èªžå‡¦ç† (機械翻訳ã¨è¨€èªžç†è§£) ã¦ã‚™ã™ • Twitter ã¦ã‚™æŠ•ç¨¿ã—ãŸã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒˆã‚™ã®ã¾ã¨ã‚ã¦ã‚™ã™ メンヘラã¡ã‚ƒã‚“ • ジョイãƒãƒƒãƒˆæ§˜åˆ¶ä½œã®LINEスタンプã¦ã‚™ã™ • 作者様ã‹ã‚™ãƒ•ãƒªãƒ¼ç´
論文解説 Attention Is All You Need (Transformer) - ディープラーニングブãƒã‚°
ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ Ryobot (りょã¼ã£ã¨) ã§ã™ï¼Ž 本紙㯠RNN ã‚„ CNN を使ã‚ãš Attention ã®ã¿ä½¿ç”¨ã—ãŸãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ Transformer ã‚’æ案ã—ã¦ã„る． ã‚ãšã‹ãªè¨“ç·´ã§åœ§å€’的㪠State-of-the-Art ã‚’é”æˆã—，è¯éº—ã«ã‚¿ã‚¤ãƒˆãƒ«å›žåŽã—ãŸï¼Ž ã¾ãŸæ³¨æ„ã‚’éžå¸¸ã«ã‚·ãƒ³ãƒ—ルãªæ•°å¼ã«ä¸€èˆ¬åŒ–ã—ãŸã†ãˆã§ï¼ŒåŠ 法注æ„・内ç©æ³¨æ„・ソースターゲット注æ„・自己注æ„ã«åˆ†é¡žã—ãŸï¼Žã“ã®ã†ã¡è‡ªå·±æ³¨æ„ã¯ã‹ãªã‚Šæ±Žç”¨çš„ã‹ã¤å¼·åŠ›ãªæ‰‹æ³•ã§ã‚ã‚Šä»–ã®ã‚らゆるニューラルãƒãƒƒãƒˆã«è»¢ç”¨ã§ãる． WMT'14 ã® BLEU スコアã¯è‹±ä»: 41.0, 英独: 28.4 ã§ç¬¬ 1 ä½ Attention Is All You Need [Åukasz Kaiser et al., arXiv, 2017/06] Transformer: A Novel Neural Network Architecture f
逆翻訳ã¯æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã®éŒ¬é‡‘術師ã‹ï¼Ÿ - ディープラーニングブãƒã‚°
逆翻訳 (Back-Translation) を用ã„ãŸæ‰‹æ³•ãŒé©šãã¹ã快挙をæˆã—é‚ã’ã¾ã—ãŸ*1． 逆翻訳ãŒãƒ¤ãƒã„スコアをå©ã出ã—ã¦ã¦ã³ã£ãã‚Šã—ãŸï¼ŽãŠãらãAttention以é™ã§ã¯æœ€å¤§ã®æ€§èƒ½uphttps://t.co/ssaQw2s22f 深層å¦ç¿’ã¯ãˆã’ã¤ãªã„手法ãŒçªç„¶ãƒãƒƒã¨ã§ã¦ãã‚‹ã‹ã‚‰ãŠã‚‚ã‚ã„ pic.twitter.com/RwyrjCn8Rx— Ryobot | りょã¼ã£ã¨ (@_Ryobot) 2018å¹´11月15æ—¥ 毎年開催ã•ã‚Œã‚‹æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã®å›½éš›ä¼šè° WMT18 ã®ã‚·ã‚§ã‚¢ãƒ¼ãƒ‰ã‚¿ã‚¹ã‚¯*2ã«ã¦äººæ‰‹è©•ä¾¡ã®1ä½ã‚’ç²å¾—ã—，機械翻訳ã®ãƒ™ãƒ³ãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ã§ã¯ä»¥å‰ã®æœ€é«˜ã‚¹ã‚³ã‚¢ãŒ 29.8 ãªã®ã«å¯¾ã—ã“ã®æ‰‹æ³•ã¯ 35.0 ã‚’é”æˆã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž 下図ã¯æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã®ãƒ™ãƒ³ãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ã«ãŠã‘る手法ã®æ¯”較ã§ã™*3． æ˜¨å¹´ç™»å ´ã—ãŸç¿»è¨³ãƒ¢ãƒ‡ãƒ« Transformer *4も大ãã評価スコアを上ã’ã¾ã—ãŸãŒï¼Œé€†ç¿»è¨³ã¯ãれ以上ã®ä¸ŠãŒ
ディープラーニングã§ç¿»è¨³ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã‚’0ã‹ã‚‰ä½œã£ãŸäººãŒãã®ä»•çµ„ã¿ã‚’複雑ãªæ•°å¼ã§ã¯ãªã図ã§è§£èª¬ã™ã‚‹ã¨ã“ã†ãªã‚‹ - GIGAZINE
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教師ãªã—å¦ç¿’ã¯æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã«é”法をã‹ã‘ã‚‹ã‹ï¼Ÿ - ディープラーニングブãƒã‚°
ã¤ã„先週，機械翻訳ã§é©šãã¹ã進展ãŒã‚ã‚Šã¾ã—ãŸï¼Ž 教師ãªã—機械翻訳ãŒãƒ¤ãƒã„進化をé‚ã’ã¦ã¦ã³ã£ãã‚Šã—ãŸï¼ŽãŸã£ãŸåŠå¹´ã§BLEUスコアを15ã‹ã‚‰25ã«æ”¹å–„ã—ãŸã®ãƒ–レイクスルーã§ã¯ï¼Ÿhttps://t.co/SVQlYYu2Pt 教師ãªã—å¦ç¿’ã§ã“ã®ã‚¯ã‚ªãƒªãƒ†ã‚£ã®æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã§ãã‚‹ã®ã¾ã˜ã§æ„Ÿå‹•ã™ã‚‹ã—，ã¡ã‚‡ã£ã¨èªžã£ã¦ã„ã„？ pic.twitter.com/fBllGtTkgb— Ryobot | りょã¼ã£ã¨ (@_Ryobot) 2018å¹´4月23æ—¥ è¦ç´„ã™ã‚‹ã¨æ•™å¸«ãªã—å¦ç¿’ã§ã‚‚ã²ã¨æ˜”å‰ã®æ•™å¸«ã‚ã‚Šå¦ç¿’ã®æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã«åŒ¹æ•µã™ã‚‹æ€§èƒ½ã‚’ç²å¾—ã§ããŸã¨ã„ã†ã®ã§ã™ï¼Žã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã‚’知らãªã„åˆå¿ƒè€…ã«ã‚‚ã‚ã‹ã‚‹ã‚ˆã†ã«é”法ã®ã‚ˆã†ãªæ•™å¸«ãªã—機械翻訳ã®ä»•çµ„ã¿ã‚’説明ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ï¼Ž 教師ã‚ã‚Šå¦ç¿’ã®é™ç•Œ 機械翻訳ã¯ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングをé©ç”¨ã™ã‚‹ã“ã¨ã§æ€¥æ¿€ã«é€²æ©ã—ãŸåˆ†é‡Žã®ï¼‘ã¤ã ã¨æ€ã„ã¾ã™ï¼ŽGoogle 翻訳ã¯ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã‚’å°Žå…¥ã™ã‚‹ã“
NLP2017 NMT Tutorial「ゼãƒã‹ã‚‰å§‹ã‚るニューラルãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã€
2. 自己紹介 • 科å¦æŠ€è¡“振興機構 ç ”ç©¶å“¡ – æ—¥ä¸ãƒ»ä¸æ—¥æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³å®Ÿç”¨åŒ–プãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆ （2013-2017年度） • NLP若手ã®ä¼š2017年委員長 http://yans.anlp.jp – 3/14 YANS懇@秋葉原 • ãƒã‚±ãƒƒãƒˆã¾ã ã‚ã‚Šã¾ã™ï¼ – 8/27-29 (予定) NLP若手ã®ä¼š 第12回シンãƒã‚¸ã‚¦ãƒ @??? • スãƒãƒ³ã‚µãƒ¼å‹Ÿé›†äºˆå®šï¼ã”検討ãã ã•ã„ï¼ â€¢ AMCダイヤモンド会員 2 3. éžå¸¸ã«å‚考ã«ãªã‚‹è³‡æ–™ãªã© • ãã‚‚ãもディープラーニングã£ã¦ä½•ï¼Ÿã¨ã„ã†æ–¹ã¯ – https://www.slideshare.net/yutakikuchi927/deep- learning-26647407 • 日本語ã„ã‚„ã ï¼è‹±èªžã®è³‡æ–™ãŒã„ã„ï¼ã¨ã„ã†æ–¹ã¯ – https://sites.google.com/site/acl16nmt/ – https://arxiv.org/abs
DeepLearningç ”ç©¶ 2016å¹´ã®ã¾ã¨ã‚ - Qiita
DeepLearning Advent Calendar 2016ã®17日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ ã¯ã˜ã‚ã« ã¯ã˜ã‚ã¾ã—ã¦ã€‚ Liaroã¨ã„ã†ä¼šç¤¾ã§ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ã‚’ã—ã¦ã„ã‚‹@eve_ykã¨ç”³ã—ã¾ã™ã€‚ 今年もã‚ã¨åƒ…ã‹ã¨ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ ã“ã“らã§ã€ä»Šå¹´ã®DeepLearningã®ä¸»è¦ãªæˆæžœã‚’振り返ã£ã¦ã¿ã¾ã—ょã†ã€‚ ã“ã®è¨˜äº‹ã¯ã€2016å¹´ã«ç™ºè¡¨ã•ã‚ŒãŸDeepLearning関係ã®ç ”究を広ãæµ…ãã¾ã¨ã‚ãŸã‚‚ã®ã§ã™ã€‚今年ã®DeepLearningã®ç ”究ã®é€²æ©ã‚’俯瞰ã™ã‚‹ã®ã«å½¹ç«‹ã¦ã°å¹¸ã„ã§ã™ã€‚ ãã‚Œãžã‚Œã®å†…容ã«ã¤ã„ã¦ã€ãã®è¦ç‚¹ã‚„感想ãªã‚“ã‹ã‚’ç°¡å˜ã«ã¾ã¨ã‚られãŸã‚‰ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ 特ã«é‡è¦ã ã¨æ€ã£ãŸç ”究ã«ã¯â˜…マークをã¤ã‘ã¦ãŠãã¾ã™ã€‚ éžå¸¸ã«é•·ããªã£ã¦ã—ã¾ã£ãŸãŸã‚ã€èˆˆå‘³ã®ã‚る分野ã ã‘èªã‚“ã§ã„ãŸã ã‘ã‚Œã°ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ 言ã„訳ã¨ãŠé¡˜ã„ 見ã¤ã‘ãŸã‚‚ã®ã¯ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã¸ã®ãƒªãƒ³ã‚¯ã‚‚示ã™ã®ã§ã€ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã«é–¢ä¿‚ã‚る記事ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§â€¦ 分野的ã«ã‹ãªã‚Šåã£
翻訳を行ã†ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã€€ByteNetã®æ¦‚è¦ - Qiita
Bytenetã¨ã¯2016/10/31ã«DeepMindã‹ã‚‰æŠ•ç¨¿ã•ã‚ŒãŸè«–文，"Neural Machine Translation in Linear Time"ã«ã¦æ案ã•ã‚ŒãŸæ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã‚’ã™ã‚‹ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã§ã™ï¼ŽéŸ³åˆæˆã‚’ã™ã‚‹ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã¨ã—ã¦æ案ã•ã‚ŒãŸWaveNetã¨åŒã˜ã‚ˆã†ã«ï¼ŒDilationã‚’å°Žå…¥ã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã£ã¦ï¼Œé ã„時系列ã®ç›¸é–¢ã‚’å¦ç¿’ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ï¼Žã•ã‚‰ã«ï¼Œå¦ç¿’ã«ã‹ã‹ã‚‹æ™‚é–“ãŒï¼Œæ–‡ç« ã®é•·ã•ã«ãŸã„ã—ã¦ç·šå½¢ã¨ãªã£ã¦ãŠã‚Šï¼Œæ¯”較的速ã„ã¨è¨€ã‚ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž Bytenetã®æ¦‚è¦ ç¿»è¨³ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã‚’ã™ã‚‹ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã§ã™ï¼Žå…ƒã®è¨€èªžã®æ–‡å—列を${\bf s}=s_0,\dots,s_{N_s}$ã¨ã—ã¦ï¼Œç¿»è¨³å¾Œã®è¨€èªžã®æ–‡å—列を${\bf t}=t_0,\dots,t_{N_t}$ã¨ã™ã‚‹ã¨ï¼Œ$p({\bf t}|{\bf s})$を推定ã™ã‚‹ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã§ã™ï¼Ž ã“ã®ç¢ºçŽ‡åˆ†å¸ƒã‚’ByteNetã§
A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale
Posted by Quoc V. Le & Mike Schuster, Research Scientists, Google Brain Team Ten years ago, we announced the launch of Google Translate, together with the use of Phrase-Based Machine Translation as the key algorithm behind this service. Since then, rapid advances in machine intelligence have improved our speech recognition and image recognition capabilities, but improving machine translation remai
人間ã¯å›²ç¢ã§ï¼¡ï¼©ã«å‹ã¦ãªã„～エヌビディア 井崎æ¦å£«æ°
人工知能（AI）関連ã®æŠ€è¡“ã®ä¸ã§ã€ä»Šã€ã‚‚ã£ã¨ã‚‚注目ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã®ãŒã€Œãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã€ã 。ディープラーニングã¨ã¯ã€è„³ã®ç¥žçµŒå›žè·¯ã«ãƒ’ントを得ãŸã€Œãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã€ã‚’ベースã«ã—ãŸæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®æ‰‹æ³•ã€‚AIãŒè†¨å¤§ãªç”»åƒã€éŸ³å£°ã€ãƒ†ã‚ストãªã©ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’分æžãƒ»å¦ç¿’ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã€å ´é¢ã«åˆã‚ã›ãŸå¯¾å¿œç–ã‚’å°Žã出ã™ã“ã¨ãŒå¯èƒ½ã«ãªã‚‹ã€‚ãã®èƒ½åŠ›ã¯ã€ã‚ã‚‹é ˜åŸŸã«ãŠã„ã¦ã¯äººé–“ã¨åŒç‰ã€ã‚ã‚‹ã„ã¯ã€Œã™ã§ã«äººé–“を超ãˆãŸã€ã¨ã‚‚言ã‚ã‚Œã¦ã„る。 ディープラーニングを活用ã—ãŸã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ を作るã†ãˆã§æ¬ ã‹ã›ãªã„ã®ãŒGPU（グラフィックス・プãƒã‚»ãƒƒã‚·ãƒ³ã‚°ãƒ»ãƒ¦ãƒ‹ãƒƒãƒˆï¼‰ã¨é–‹ç™ºç’°å¢ƒã€‚ãã®äºŒã¤ã®æœ‰åŠ›ãƒ™ãƒ³ãƒ€ãƒ¼ã§ã‚ã‚‹NVIDIAを訪å•ã—ã€TREND EXPO TOKYO 2016ã«ç™»å£‡ã™ã‚‹äº•å´Žæ¦å£«æ°ã«ã€äººå·¥çŸ¥èƒ½ã®ç¾çŠ¶ã¨äººã€…ã®ç”Ÿæ´»ã«ã©ã‚“ãªæ©æµã‚’ã‚‚ãŸã‚‰ã™ã®ã‹èžã„ãŸã€‚ 1997å¹´æ±äº¬å¤§å¦å·¥å¦éƒ¨ææ–™å¦ç§‘å’æ¥å¾Œã€1999å¹´æ±äº¬å¤§å¦å¤§å¦é™¢å·¥å¦ç³»ç ”究科金属工å¦å°‚攻修了。
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https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2016/pdf_dir/A1-4.pdf
自然言語処ç†ã¨æ·±å±¤å¦ç¿’ã®æœ€å…ˆç«¯
TensorFlowãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ« - シーケンス変æ›ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ï¼ˆç¿»è¨³ï¼‰ - Qiita
http://www.phontron.com/slides/neubig15kyoto-slides.pdf
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