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自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた

“自然言語処理のためのDeep Learning”というスライドを公開しました.

カジュアルな感じで自然言語処理まわりのDeep Learningの話題をまとめた感じになっています.

きっかけは,勉強会をしていることを知ったOBのbeatinaniwaさんにお願いされたことで, 株式会社Gunosyの勉強会の場で,発表の機会を頂きました. それが,9/11で,その後9/26に研究室内で同じ内容で発表しました.

どちらも思った以上に好評を頂け,公開してはと進めて頂いたので,公開することにしました. もちろん間違いが含まれている可能性も多分にあるので.気づいた方はご指摘頂けると幸いです.

内容ざっくり

前半は,ニューラルネットワークを図を使った軽い説明になっています. NNがあって,Deepは難しかったけど,2006年にブレークスルーが起きて...みたいな 1~77枚目はそんな感じで,そのうち15~58枚目は,以前ボクが公開した ” A yet another brief introduction to Neural Networks”そのままになっています.

Deep Learning関係の話を良く知っている方なら何度か聞いたことある話ばかりだと思うので, 自然言語処理の話題に行きたい人はいきなり78枚目以降を見ていただければと思います.

ほかに

関連記事としておすすめなものに,

Deep Learning : Bengio先生のおすすめレシピ

があります,一度勉強した身としては全体的な復習としてとてもよい資料になっています. こちらはNLPではないですが,ニューラルネットとしてはいちばんオーソドックスな2層NN以上のモデルたちを実装しようとしたときに必ず約に立ちます.

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