Loading...

ニューラルネットワーク

自然言語処理の常識Transformerとは【Seq2Seq、Attentionなどの重要モデルを解説】

自然言語処理

自然言語処理の最新モデルの多くはTransformerをベースとしています。 ここではTransformerの源流ともいえるSeq2Seqや、自己注意機構Attentionの仕組みについても解説しています。自然言語処理を学ぶ上では避けては通れない重要なモデルなので、しっかりと理解しましょう!

ニューラルネットワークの応用モデルRNN・LSTM【時系列データを扱う手法を解説】

自然言語処理

ニューラルネットワークは現在最も使われている機械学習の手法となっています。今回はその中でも時系列データに特化したRNN(Recurrent Neural Network)というネットワークを紹介します。また時系列データに関する長期的な記憶を実現したRNNの改良版であるLSTMについても説明します。

ニューラルネットワーク入門【学習の仕組みやディープラーニングについても徹底解説】

Neural Network

機械学習のアルゴリズムの中でも最も広く利用されているのが、ニューラルネットワークです。人間の脳を模した構造になっており、様々な分野で応用されている技術です。また最近よく耳にするディープラーニングは、ニューラルネットワークを多層化することでより深い学習を実現した技術です。ニューラルネットワークは機械学習を学ぶなら避けては通れない知識となっているので、しっかりとマスターしましょう。

機械学習・AI(人工知能)とは何か【教師あり学習・教師なし学習、強化学習について解説】

機械学習

様々な場面で目にするようになったAI、あるいは機械学習は世界的にも注目されている化学的技術のひとつです。機械学習はコンピュータに対して様々なモデル(学習を行うための基盤)を用意し、そのモデルを学習することによって問題を解決する技術になります。機械学習のモデルには様々なものがありますが、その中でも最も広く使われているのがニューラルネットワークです。

自然言語処理の基礎知識とWord2Vec【カウントベースと推論ベースの手法の違いを解説】

自然言語処理

自然言語処理は、機械学習の中でも私たち人間が普段使っている自然言語から意味を解析する、といったことを目的とした技術です。ニューラルネットワークをベースとしてモデルを学習していきますので、多少そちらの知識が必要となってきます。ここでは自然言語処理の最初の一歩となる、カウントベースと推論ベースのふたつの手法について見ていきます。