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目次

深層学習による自然言語処理(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

  • 坪井 祐太(著)/ 海野 裕也(著)/ 鈴木 潤(著)/ 杉山 将(編)
  • 第1章 自然言語処理のアプローチ
    • 1.1 伝統的な自然言語処理
    • 1.2 深層学習への期待
    • 1.3 テキストデータの特徴
    • 1.4 他分野への広がり
  • 第2章 ニューラルネットの基礎
    • 2.1 教師あり学習
    • 2.2 順伝播型ニューラルネット
    • 2.3 活性化関数
    • 2.4 勾配法
    • 2.5 誤差逆伝播法
    • 2.6 再帰ニューラルネット
    • 2.7 ゲート付再帰ニューラルネット
    • 2.8 木構造再帰ニューラルネット
    • 2.9 畳み込みニューラルネット
  • 第3章 言語処理における深層学習の基礎
    • 3.1 準備:記号の世界とベクトルの世界の橋渡し
    • 3.2 言語モデル
    • 3.3 分散表現
    • 3.4 系列変換モデル
  • 第4章 言語処理特有の深層学習の発展
    • 4.1 注意機構
    • 4.2 記憶ネットワーク
    • 4.3 出力層の高速化
  • 第5章 応用
    • 5.1 機械翻訳
    • 5.2 文書要約
    • 5.3 対話
    • 5.4 質問応答
  • 第6章 汎化性能を向上させる技術
    • 6.1 汎化誤差の分解
    • 6.2 推定誤差低減に効く手法
    • 6.3 最適化誤差低減に効く手法
    • 6.4 超パラメータ選択
  • 第7章 実装
    • 7.1 GPUとGPGPU
    • 7.2 RNNにおけるミニバッチ化
    • 7.3 無作為抽出
    • 7.4 メモリ使用量の削減
    • 7.5 誤差逆伝播法の実装
  • 第8章 おわりに