Submit Search
Upload
自然言語処理
•
Download as PPTX, PDF
•
45 likes
•
15,507 views
naoto moriyama
Follow
入門向けに自然言語処理の歴史を超ざっとまとめました
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 36
Download now
Recommended
Transformerを雰囲気で理解する
Transformerを雰囲気で理解する
AtsukiYamaguchi1
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
AGIRobots
全力解説!Transformer
全力解説!Transformer
Arithmer Inc.
Active Learning 入門
Active Learning 入門
Shuyo Nakatani
最適化超入門
最適化超入門
Takami Sato
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
Yusuke Uchida
【DL輪読会】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary
【DL輪読会】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary
Deep Learning JP
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
Satoshi Hara
Recommended
Transformerを雰囲気で理解する
Transformerを雰囲気で理解する
AtsukiYamaguchi1
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
AGIRobots
全力解説!Transformer
全力解説!Transformer
Arithmer Inc.
Active Learning 入門
Active Learning 入門
Shuyo Nakatani
最適化超入門
最適化超入門
Takami Sato
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化
Yusuke Uchida
【DL輪読会】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary
【DL輪読会】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary
Deep Learning JP
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
Satoshi Hara
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
Deep Learning JP
Transformer メタサーベイ
Transformer メタサーベイ
cvpaper. challenge
深層学習と音響信号処理
深層学習と音響信号処理
Yuma Koizumi
2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE
広樹 本間
不老におけるOptunaを利用した分散ハイパーパラメータ最適化 - 今村秀明(名古屋大学 Optuna講習会)
不老におけるOptunaを利用した分散ハイパーパラメータ最適化 - 今村秀明(名古屋大学 Optuna講習会)
Preferred Networks
Active Learning の基礎と最近の研究
Active Learning の基礎と最近の研究
Fumihiko Takahashi
深層学習の数理
深層学習の数理
Taiji Suzuki
強化学習アルゴリズムPPOの解説と実験
強化学習アルゴリズムPPOの解説と実験
克海 納谷
数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理
Taiji Suzuki
coordinate descent 法について
coordinate descent 法について
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
実装レベルで学ぶVQVAE
実装レベルで学ぶVQVAE
ぱんいち すみもと
深層学習による非滑らかな関数の推定
深層学習による非滑らかな関数の推定
Masaaki Imaizumi
強化学習における好奇心
強化学習における好奇心
Shota Imai
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
Yuya Unno
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
Shunji Umetani
BERT入門
BERT入門
Ken'ichi Matsui
研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2
cvpaper. challenge
Triplet Loss 徹底解説
Triplet Loss 徹底解説
tancoro
Optimizer入門&最新動向
Optimizer入門&最新動向
Motokawa Tetsuya
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Preferred Networks
自然言語処理 Word2vec
自然言語処理 Word2vec
naoto moriyama
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
Yuya Unno
More Related Content
What's hot
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
Deep Learning JP
Transformer メタサーベイ
Transformer メタサーベイ
cvpaper. challenge
深層学習と音響信号処理
深層学習と音響信号処理
Yuma Koizumi
2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE
広樹 本間
不老におけるOptunaを利用した分散ハイパーパラメータ最適化 - 今村秀明(名古屋大学 Optuna講習会)
不老におけるOptunaを利用した分散ハイパーパラメータ最適化 - 今村秀明(名古屋大学 Optuna講習会)
Preferred Networks
Active Learning の基礎と最近の研究
Active Learning の基礎と最近の研究
Fumihiko Takahashi
深層学習の数理
深層学習の数理
Taiji Suzuki
強化学習アルゴリズムPPOの解説と実験
強化学習アルゴリズムPPOの解説と実験
克海 納谷
数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理
Taiji Suzuki
coordinate descent 法について
coordinate descent 法について
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
実装レベルで学ぶVQVAE
実装レベルで学ぶVQVAE
ぱんいち すみもと
深層学習による非滑らかな関数の推定
深層学習による非滑らかな関数の推定
Masaaki Imaizumi
強化学習における好奇心
強化学習における好奇心
Shota Imai
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
Yuya Unno
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
Shunji Umetani
BERT入門
BERT入門
Ken'ichi Matsui
研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2
cvpaper. challenge
Triplet Loss 徹底解説
Triplet Loss 徹底解説
tancoro
Optimizer入門&最新動向
Optimizer入門&最新動向
Motokawa Tetsuya
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Preferred Networks
What's hot
(20)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
【DL輪読会】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings (EMNLP 2021)
Transformer メタサーベイ
Transformer メタサーベイ
深層学習と音響信号処理
深層学習と音響信号処理
2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE
不老におけるOptunaを利用した分散ハイパーパラメータ最適化 - 今村秀明(名古屋大学 Optuna講習会)
不老におけるOptunaを利用した分散ハイパーパラメータ最適化 - 今村秀明(名古屋大学 Optuna講習会)
Active Learning の基礎と最近の研究
Active Learning の基礎と最近の研究
深層学習の数理
深層学習の数理
強化学習アルゴリズムPPOの解説と実験
強化学習アルゴリズムPPOの解説と実験
数学で解き明かす深層学習の原理
数学で解き明かす深層学習の原理
coordinate descent 法について
coordinate descent 法について
実装レベルで学ぶVQVAE
実装レベルで学ぶVQVAE
深層学習による非滑らかな関数の推定
深層学習による非滑らかな関数の推定
強化学習における好奇心
強化学習における好奇心
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで
BERT入門
BERT入門
研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2
Triplet Loss 徹底解説
Triplet Loss 徹底解説
Optimizer入門&最新動向
Optimizer入門&最新動向
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Kaggle Happywhaleコンペ優勝解法でのOptuna使用事例 - 2022/12/10 Optuna Meetup #2
Viewers also liked
自然言語処理 Word2vec
自然言語処理 Word2vec
naoto moriyama
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
Yuya Unno
[機械学習]文章のクラス分類
[機械学習]文章のクラス分類
Tetsuya Hasegawa
深層学習による自然言語処理の研究動向
深層学習による自然言語処理の研究動向
STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
Deep forest
Deep forest
naoto moriyama
不均衡データのクラス分類
不均衡データのクラス分類
Shintaro Fukushima
Scala警察のすすめ
Scala警察のすすめ
takezoe
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
tak9029
Introduction to Chainer
Introduction to Chainer
Shunta Saito
論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
Seiya Tokui
生成モデルの Deep Learning
生成モデルの Deep Learning
Seiya Tokui
IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
Preferred Networks
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
Yuya Unno
Viewers also liked
(14)
自然言語処理 Word2vec
自然言語処理 Word2vec
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
[機械学習]文章のクラス分類
[機械学習]文章のクラス分類
深層学習による自然言語処理の研究動向
深層学習による自然言語処理の研究動向
Deep forest
Deep forest
不均衡データのクラス分類
不均衡データのクラス分類
Scala警察のすすめ
Scala警察のすすめ
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
Introduction to Chainer
Introduction to Chainer
論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
生成モデルの Deep Learning
生成モデルの Deep Learning
IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks
Similar to 自然言語処理
質問応答システム
質問応答システム
エンジニア勉強会 エスキュービズム
さくさくテキストマイニング入門セッション
さくさくテキストマイニング入門セッション
antibayesian 俺がS式だ
nl-1. 形態素解析と構文解析
nl-1. 形態素解析と構文解析
kunihikokaneko1
自然言語処理概要
自然言語処理概要
ratchiratchi
Chainer with natural language processing hands on
Chainer with natural language processing hands on
Ogushi Masaya
20120731 ALC Eijiro User Meeting
20120731 ALC Eijiro User Meeting
akikom0819
認知科学会サマースクール2015・人工知能と言語機能
認知科学会サマースクール2015・人工知能と言語機能
Naoya Arakawa
フリップボード・ブレスト(Online版)
フリップボード・ブレスト(Online版)
Rikie Ishii
Similar to 自然言語処理
(8)
質問応答システム
質問応答システム
さくさくテキストマイニング入門セッション
さくさくテキストマイニング入門セッション
nl-1. 形態素解析と構文解析
nl-1. 形態素解析と構文解析
自然言語処理概要
自然言語処理概要
Chainer with natural language processing hands on
Chainer with natural language processing hands on
20120731 ALC Eijiro User Meeting
20120731 ALC Eijiro User Meeting
認知科学会サマースクール2015・人工知能と言語機能
認知科学会サマースクール2015・人工知能と言語機能
フリップボード・ブレスト(Online版)
フリップボード・ブレスト(Online版)
More from naoto moriyama
論文紹介: Differentiable reasoning over a virtual knowledge base
論文紹介: Differentiable reasoning over a virtual knowledge base
naoto moriyama
Dilated rnn
Dilated rnn
naoto moriyama
最近の自然言語処理
最近の自然言語処理
naoto moriyama
Differentiable neural conputers
Differentiable neural conputers
naoto moriyama
ニューラルチューリングマシン入門
ニューラルチューリングマシン入門
naoto moriyama
ニューラルネットワーク入門
ニューラルネットワーク入門
naoto moriyama
More from naoto moriyama
(6)
論文紹介: Differentiable reasoning over a virtual knowledge base
論文紹介: Differentiable reasoning over a virtual knowledge base
Dilated rnn
Dilated rnn
最近の自然言語処理
最近の自然言語処理
Differentiable neural conputers
Differentiable neural conputers
ニューラルチューリングマシン入門
ニューラルチューリングマシン入門
ニューラルネットワーク入門
ニューラルネットワーク入門
Recently uploaded
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
sugiuralab
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
osamut
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
Atomu Hidaka
プレイマットのパターン生成支援ツール
プレイマットのパターン生成支援ツール
sugiuralab
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
danielhu54
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
Shota Ito
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Recently uploaded
(8)
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
プレイマットのパターン生成支援ツール
プレイマットのパターン生成支援ツール
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
自然言語処理
1.
自然言語処理 ー古典的手法から言語モデルまでー 森山 直人
2.
注意 • 私個人の主観に基づく表現が多数あり、 間違っていたらすみません!! • 概念の理解を最優先としており、数式を排除して います。そのため一部厳密な定義を割愛しました 2
3.
アジェンダ • 自然言語とは(5分) • 古典的な手法(10分) •
word2vec(10分) • ニューラルネットワーク言語モデル(15分) 3
4.
• 自然言語とは • 古典的な手法 •
word2vec • ニューラルネットワーク言語モデル(NNLM) 4
5.
自然言語とは? • つまり、人間の人間による人間のための意味記号の集合体 • 「概念」という摩訶不思議なデータ構造を符号化したもの •
人間の頭脳がどのようにして処理しているかはまだ研究中 5
6.
逆に自然言語じゃないのは? • コンピュータはこれじゃないと処理できない • こっちのほうが論理的 •
いろいろ呼び方はあるが、よく「構造化データ」とよばれる { "name": "森山", "sex": "男” "age": 27, "language": "python", } 口語ではなく、要素ごとに存在 し、それぞれの要素同士の関連 を明確に記されている “森山という男がいて、彼は今年27歳でpythonをつかう” 6
7.
自然言語処理とは 人間だけが処理できる記号の集合体を、何らかの手法で コンピュータに処理させ、意図するものを出力させる 7
8.
自然言語処理とは 人間だけが処理できる記号の集合体を、何らかの手法で コンピュータに処理させ、意図するものを出力させる 簡単そうに聞こえるが、機械学習で最も難しい分野 (ビジネス観点で)最大の金脈とも言われている 8
9.
文書を数字化する コンピュータは数字しか処理できないのであれば、 単純に単語にIDをつけて、数字にすればよいのでは?? 9
10.
闇へようこそ!! 10
11.
• 自然言語とは • 古典的な手法 •
word2vec • ニューラルネットワーク言語モデル(NNLM) 11
12.
単語を数字化する 単語同士の意味に関連性があると同じように、数字化させた 際に近い意味を持つ単語のIDが近く来るようにしたい (ユークリッド距離が近い) パソコン インターネット プログラミング アメリカ ホワイトハウス ワシントン ID 近い意味を 持つ単語群 IDが近い ID 単語 1999 プログラミング …
… 2342 インターネット … … 2652 パソコン 単語同士 では一定 の関連性 はある 数字(ID) は近い 12
13.
単語を数字化する • 日本語の単語は約25万語(広辞苑より)あり、各単語同士の関連 性を1次元の数字順列で表現するのはほぼ不可能 • 曖昧な数字IDは逆にコンピュータの計算を妨げる 13
14.
単語を数字化する • 日本語の単語は約25万語(広辞苑より)あり、各単語同士の関連 性を1次元の数字順列で表現するのはほぼ不可能 • 曖昧な数字IDは逆にコンピュータの計算を妨げる とは言え、 計算するには数字化しないと始まらないので、 「意味を伴わないID」をつける方法を考える 14
15.
Bug-Of-Words(BOW) ※ここからベクトル(線形代数)の話が入ります ① 予め、処理する単語の総ユニーク数を算出 ② ①の数字を次元としたゼロベクトル配列を用意 ③
各単語の出現順に、その単語が位置が1となるベクトルを付与 パソコン インターネット プログラミング エンジニア UNIX CPU ②6次元のゼロベクトル[0, 0, 0, 0, 0, 0] ①6次元 ⇒ [1, 0, 0, 0, 0, 0] ⇒ [0, 1, 0, 0, 0, 0] ⇒ [0, 0, 1, 0, 0, 0] ⇒ [0, 0, 0, 1, 0, 0] ⇒ [0, 0, 0, 0, 1, 0] ⇒ [0, 0, 0, 0, 0, 1] ※これの何がうれしいか • 各ベクトルの値が違うにもかかわらず、 • すべて互いの距離が等しい(ノルム距離)!! • つまり、独自性を保ちつつ、無駄な相対関係を 持たない • 機械学習で自然言語以外でもよく使われる ③ 15 例)
16.
Bug-Of-Words(BOW)の計算 • 前述のBOW化により、一旦単語を数値化できるようになった • ただし、単語の意味を計算することはまだできていない •
とりあえず、単語の出現位置や出現回数を元に単語の性質が計算で きる様になる 16
17.
でも・・・ 本質的な意味解析はできてないので、万能なアルゴリズムを 諦め、やりたいことに応じて何らかの計算を行う • 単語の出現頻度と希少性を考慮し、重要な単語を推定するTF-IDF法(教師なし) • 予めウォッチする単語を決めて、文章の分類を行うナイーブベイズ法(教師あり) •
単語の品詞を元に、文脈判定を行うチャンクや構文木法(半教師あり) これ以外にもたくさんあります(ニーズがあれば別途解説致します!) 17
18.
古典的手法の限界 • 単語の出現位置と回数や品詞だけで考えられており、 結局意味の理解にはつながらない • ルールベースの処理しかできない •
長年目覚ましい進歩がない・・・ 18
19.
• 自然言語とは • 古典的な手法 •
word2vec • ニューラルネットワーク言語モデル(NNLM) 19
20.
word2vec a1 a2 a3 a4 a5 Continuous Bag–of–Words 周囲の単語から中心の単語を予測する Skip-Gram 中心の単語から周囲の単語を予測する • 2014年にGoogleより発表され、性能の高さから瞬く間に世界中に広がった •
文中で連続する5つの単語(シーケンス)をベースに、2つのアルゴリズムで実装 ベースは2つのアルゴリズムで構成 ・・・ ・・・ 20
21.
word2vec-注目すべきデータ構造 • 右図は200次元のベクトルを特別に2次 元にプロットしたもの • 「中国+北京」のベクトルが「ロシア+モ スクワ」及びその他の国+首都のベクトル とかなり近い •
その他、「王様ー男+女=女王」といった 演算ができる • つまり、ベクトル化さえすれば、広い範囲 の処理が可能に! • 前述の処理により、単語を任意の次元ベクトルに変換(100〜200次元くらい) (多次元空間に、単語を埋め込む) • 単語ベクトル同士で、ベクトル演算が可能(足し引き) 21
22.
word2vec-で完璧か?? • 擬似的に単語の「意味」に繋がる表現ができたとは言え、 まだまだ単語の出現頻度の枠を抜け出せていない • 時系列的に、文章を捉えることはできない •
単語ごとの話にとどまっている 22
23.
word2vec-で完璧か?? • 擬似的に単語の「意味」に繋がる表現ができたとは言え、 まだまだ単語の出現頻度の枠を抜け出せていない • 時系列的に、文章を捉えることはできない •
単語ごとの話にとどまっている 無数の単語が時系列順に並べられた文章を解析する 手法は無いものか・・・ 23
24.
• 自然言語とは • 古典的な手法 •
word2vec • ニューラルネットワーク言語モデル(NNLM) 24
25.
深層学習(DNN)を用いたアプローチ • 近年目覚ましい成果を上げている深層学習(ディープニューラル ネットワーク)を応用 • これにより、これまで手動で設定していた処理の手順を自動化 •
細かいパラメータさえ気にしなければ、結構うまくいく 25
26.
深層学習(DNN)を用いたアプローチ • 近年目覚ましい成果を上げている深層学習(ディープニューラル ネットワーク)を応用 • これにより、これまで手動で設定していた処理の手順を自動化 •
細かいパラメータさえ気にしなければ、結構うまくいく 深層学習ってなに??? 26
27.
超ざっくり言うと 入力層 隠れ層 出力層 複数の情報を元に、“見解“を得る • どの要素がそれくらいの重要度を占めるか •
それぞれの要素同士の相関関係はどんなものか • そもそも与えられた情報で、見解が得られるのか これらを自動で計算してくれるパワフル なフレームワーク ※くわしい方は突っ込みたい気持ちを 抑えてください (多分言いたいこと察しています) 27
28.
さらに、時系列データが扱える • ニューラルネットワークは様々な種類がある • リカレントニューラルネットワーク(RNN)だと時系列を処理しやすい •
たとえば、過去の単語列から、次の単語を予測する y1 h1 x1 y2 h2 x2 y4 h4 x4 y3 h3 x3 x h y :入力層 :隠れ層 :出力層 いつ やるの ? 今でしょ やるの ? 今でしょ ・・・ 28
29.
RNNは過去のデータから、現在のデータを推定 h1 x1 h2 x2 y3 h3 x3 いつ やるの ? 今でしょ ①「いつ」②「やるの」③「?」の3単語がこの順に来 ると次に「今でしょ」が推定される •
一つの単語の推定には、過去のすべ ての単語から入力順に計算 • 入力順はすなわち時系列と捉えるこ とができ、これにより文脈を学習 • 他にも金融情報や音声情報など、時 系列の概念があるものはだいたい適 応可能(原則上) • ただし、RNNはあくまで概念であり、 実装するにはLSTMと呼ばれる理論 が重要 29
30.
RNNがあれば完璧? • 残念ながら、まだ不十分 • 確かに単語のみならず、文脈も学習できるようになったが、 結局のところ単語の持つ意味は理解出来ていない •
意味って何?? 30
31.
RNNがあれば完璧? • 残念ながら、まだ不十分 • 確かに単語のみならず、文脈を学習できるようになったが、 結局のところ単語の持つ意味は理解出来ていない •
意味って何?? 31
32.
RNNがあれば完璧? • 残念ながら、まだ不十分 • 確かに単語のみならず、文脈を学習できるようになったが、 結局のところ単語の持つ意味は理解出来ていない •意味って何?? 32
33.
ココらへんが、機械学習の限界かも • 今のところ、機会学習における計算の精度を高める方法はあるが、 意味の表現方法は検討がつかない • どのような構造化がわからない以上、計算のしようがない •
結論、まずは人間(脳)の処理について学ぶべき 33
34.
意味の解明を求め、数学・脳科学領域へ広がる 数学分野 • トポロジーアナリティクス • ベイジアンネットワーク •
複素ニューラルネット • etc... 34 脳科学分野 • コネクトーム • ニューロサイエンス • 新大脳皮質モデル • etc...
35.
意味の解明を求め、数学・脳科学領域へ広がる 数学分野 • トポロジーアナリティクス • ベイジアンネットワーク •
複素ニューラルネット • etc... 脳科学分野 • コネクトーム • ニューロサイエンス • 新大脳皮質モデル • etc... 優れたアイディアはたくさん得られたが、なかなか体系立てができない コンピューターで実装できない・・・ 35
36.
戦いはこれからだ・・・ 36
Download now