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a lonely miner先日、第36回セマンティックウェブとオントロジー研究会-DBpediaシンポジウムに出席する機会を得た。最も大きな目的はStudio Ousiaの山田さんによるエンティティリンキングに関する招待講演を聴講することだったのだが、 …
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先日、第36回セマンティックウェブとオントロジー研究会-DBpediaシンポジウムに出席する機会を得た。最も大きな目的はStudio Ousiaの山田さんによるエンティティリンキングに関する招待講演を聴講することだったのだが、 …
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a lonely miner | conditional.github.io Reviews
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先日、第36回セマンティックウェブとオントロジー研究会-DBpediaシンポジウムに出席する機会を得た。最も大きな目的はStudio Ousiaの山田さんによるエンティティリンキングに関する招待講演を聴講することだったのだが、 …
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「モデル」とは何か，について考えていたことを，DSIRNLP(データ構造と情報検索と言語処理勉強会)で発表してきました - a lonely miner
http://conditional.github.io/blog/2014/01/13/report-of-dsirnlp5
第5回 データ構造と情報検索と言語処理勉強会 #DSIRNLP - Togetterまとめ. 私の発表スライドは slideshare に置いておきました いくつか直したいところがあるので，そのうち差し替えるかも. いまさら聞けない モデル の話 @DSIRNLP#5. そもそもこの話をしようと思ったきっかけは，ふだん学生さんと話していて，今回取り上げた モデル といった， 漠然とした概念について理解が共有されていなかったり. そのなかでも，今回取りあげた モデル という言葉はなかなかに凶悪でして，たとえば言語処理学会全国大会の予稿集をみると，含まれていない論文のほうが少ないのでは 言いすぎ というくらい多用されているのですが，それらに 内包されている意味をつかむのがむずかしい. モデル 仮定 と アルゴリズム，パラメータはそれぞれ 別のものだということをまずはじめに押さえておくことで，見通しが良くなる. これまで libSVMを使えるかどうかを考える であったところが， TorchなりHBCなりを使えるかどうかを考える という問題にすりかわっているだけではないのか，.
a lonely miner
http://conditional.github.io/blog/page/2
8220;Nonconvex Global Optimization for Latent-Variable Models”. Matthew R. Gormley and Jason Eisner, ACL 2013. 分枝限定法 評価関数の上限を推定しながら，探索木を刈りこむ を用いて，隠れ変数モデルの大域解を求めよう，という話 実験にはDMV(Dependency Model with Valence)というわりと有名な Unsupervised Dependency Parsingのモデルを用いている グラフを見る限り，劇的に性能が良くなっているわけではなさそう，というか，線がつぶれてよく分からないｗ. 実は，EMのような局所解に縛られる問題を，メタヒューリスティクスを使ってなんとかしよう，というのは，学部時代の恩氏が時々 言っていた話なのだけれど，当時は いまも 能力が追いつかなくてぜんぜん歯が立ちませんでした. 8220;Scaling Semi-supervised Naive Bayes with Feature Marginals”. モデルは， 言語モデル typesettingモデ...
ACL2013 マイ・リーディングリスト(1) - a lonely miner
http://conditional.github.io/blog/2013/08/19/acl2013-reading-list-part-1
8220;Nonconvex Global Optimization for Latent-Variable Models”. Matthew R. Gormley and Jason Eisner, ACL 2013. 分枝限定法 評価関数の上限を推定しながら，探索木を刈りこむ を用いて，隠れ変数モデルの大域解を求めよう，という話 実験にはDMV(Dependency Model with Valence)というわりと有名な Unsupervised Dependency Parsingのモデルを用いている グラフを見る限り，劇的に性能が良くなっているわけではなさそう，というか，線がつぶれてよく分からないｗ. 実は，EMのような局所解に縛られる問題を，メタヒューリスティクスを使ってなんとかしよう，というのは，学部時代の恩氏が時々 言っていた話なのだけれど，当時は いまも 能力が追いつかなくてぜんぜん歯が立ちませんでした. 8220;Scaling Semi-supervised Naive Bayes with Feature Marginals”. モデルは， 言語モデル typesettingモデ...
[MLAC 2013 7日目] Torch7でお手軽ニューラルネットワーク - a lonely miner
http://conditional.github.io/blog/2013/12/07/an-introduction-to-torch7
MLAC 2013 7日目] Torch7でお手軽ニューラルネットワーク. この記事は Machine Learning Advent Calendar 2013. 素性エンジニアリング vs モデルパラメータエンジニアリング の不毛な戦いが幕を上げた，という見方もできちゃいそうですが. という，Neural Networkを中心とした機械学習向けの環境をごくごく簡単に紹介します Torch7自体は，比較的最近公開されたソフトウェアですが， 7”という文字から伺えるとおり， 主開発者の Ronan Collobert 氏が中心となって，かれこれ10年以上継続的に開発されているパッケージのようです. 論文としては， NIPS’11 BigLearn Workshop のもの. が初出でしょうか Neural Network向けのソフトウェアパッケージというと， Theano. スクリプティング言語として， Lua が採用されています そのため，他のアプリケーションにおけるスクリプティング環境としての組み込みが容易になっているそうです 試していないのですが，iOSアプリへの組み込みも可能だとか. メイン開発...
Deep Learning : Bengio先生のおすすめレシピ - a lonely miner
http://conditional.github.io/blog/2013/09/22/practical-recommendations-for-gradient-based-training-of-deep-architectures
Deep Learning : Bengio先生のおすすめレシピ. 先日，身内の勉強会(&ラボの勉強会)で，Deep Learningについてお話してきました これまで興味がなさそうだったのに何故急に というのはおいておいて. 紹介したのは，Deep Learningの第一人者のひとり， Yoshua Bengio先生. Yoshua Bengio, Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures. ArXiv:1206.5533v2, 2012. Ractical recommendations for gradient-based training of deep architectures. James Bergstra, Yoshua Bengio, Random Search for Hyper-Parameter Optimization. Journal of Machine Learning Research, 13(Feb):281 305, 2012.
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Blog de Conditional-me - Conditional-Me - Skyrock.com
Mot de passe :. J'ai oublié mon mot de passe. Mise à jour :. Abonne-toi à mon blog! N'oublie pas que les propos injurieux, racistes, etc. sont interdits par les conditions générales d'utilisation de Skyrock et que tu peux être identifié par ton adresse internet (67.219.144.114) si quelqu'un porte plainte. Ou poster avec :. Retape dans le champ ci-dessous la suite de chiffres et de lettres qui apparaissent dans le cadre ci-contre. Posté le lundi 11 février 2008 14:33. Modifié le mardi 12 février 2008 07:54.
conditional-probabilities.blogspot.com
HELLO.
I've decided to be a good nerd and not spend time blogging. B) LOL so I guess this's the end. :( But it was fun while it lasted. ;D. BYEBYE faithful reader and good luck in finding another blog to read when you're bored!
How to get a Conditional Use Permit|Conditional Use Permit|Applying for a Conditional Use Permit|Los Angeles,Long Beach,San Diego, San Jose,San Francisco,Sacramento
We offer Professional Assistance with Conditional Use Permits throughout the entire state of California! Obtaining a Conditional Use Permit in the City of Sacramento. Obtaining a Conditional Use Permit in the City of Sacramento. If you are looking to apply for a Conditional Use Permit in the city of Sacramento, we can assist you through the entire process. Call (916) 384-0075 to speak to someone regarding applying for or modifying a Conditional Use Permit. Also known as Special Permits) –. Process allows...
Paul Roberts
Securing a Conditional Use Permit (CUP)is the most difficult and time consuming part of opening a new bar or restaurant. The horror stories I've heard about this amazing maze could fill a book. Because that's what it becomes. A political contest to secure a precious commodity few ever receive: the right to open a noisy, dangerous, public nuisance that serves alcohol and creates problems for the community. Think your place is different?
CONDITIONAL
With guest mix from Daniel M Karlsson. Tuuun - The Whip. Peter Seligman - Tuber. Mokuhen and Zellum - MO ZE 06 07. PHONENE - Mick Kelly. FRKTL - March of the Danaïdes. CXLO - Elon (Comfortable Hyperloop). P99 - Croak Temple in Valley. DANIEL M. KARLSSON MIX BEGINS. SØS Gunver Ryberg - Pantodont. Andy Stott - Selfish. Calum Gunn - Dori. Mr Oizo - Goulag Drums. Second Woman - 100407Jd7. Addison Groove - Allaby. Maria W Horn and Mats Erlandsson - unit6239. Kara-Lis Coverdale - Puttukas. Maria W Horn - Tvär.
a lonely miner
できるだけ多くの項目を あらかじめ決められた語彙 へマップすることによって、その語彙を使う他のリソースとの相互利用を進めたい、という意図がある(この動きを Linked Open Data と言うらしい)。 自動的に変換する と言っても、NLPの人たちが想像するような テキストデータからの自動獲得 ではなく、Wikipediaの編集者によって構造化されたデータ(Infobox)からの取得がメイン。 主語(subject) 述語(predicate) 目的語(object) の組の集合 大きな有向グラフとみなすことができる で情報を表現するしくみ。 DBpediaを構築するには”Mapping”, “Ontology”, “Wikipedia Dump”の三つの情報が必要である。 テンプレートの各スロットが、DBpediaオントロジーの語彙のどれにあたるか、という情報が整理されたものが “Mapping” である。 語彙を定めるのは “Ontology”。 は組織に対して定義される 人 である、といった、定義域 値域に関する知識. たとえば、 空海 - Wikipedia. よいアルゴリズムを思いつくため...
conditional in a sentence | simple examples
In A Sentence .org. The best little site that helps you understand word usage with examples. Conditional in a sentence. In what sense do these lack. This is frequently called Yoda. Your comment contains no such. Probability understanding is sufficient. Comments solve that problem. In this post, we dont use. But instead constructs that compilers use to compile. Eh, this is better :) (Reason:. What do you like to use. You do realize that IE 10 dropped. I saw no sign of. Use applied in a sentence. You do re...
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