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10 12月: NTT CS研でインターンシップ&奈良. 2013年度の前期は，研究室内でSense Representation勉強会(SR勉強会)という勉強会を主催しました 2011年のEMNLPで発表された Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment Distributions. に心を打たれ，その著者の論文を読みあさりつつNLPにおけるいわゆるDeep LearningやRepresentation Leraningと呼ばれる分野を調べていたのだが，博士学生にもなったし勉強会立ち上げてみたらという声が聞こえて意を決してやってみたという感じです. 過去にこんなに不特定多数の方に自分の何かを見てもらったことなかったので，増えるRTやブクマやSlideshareのview数を見て少しこわかったですが，基本的には作った甲斐があって嬉しかったです学会でスライド参考にしたと何人か話してくれたのも嬉しかった. 10 12月: NTT CS研でインターンシップ&奈良. あとはじめて年度の振り返り的なことをして思ったのは...

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10 12月: NTT CS研でインターンシップ&奈良. 2013年度の前期は，研究室内でSense Representation勉強会(SR勉強会)という勉強会を主催しました 2011年のEMNLPで発表された Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment Distributions. に心を打たれ，その著者の論文を読みあさりつつNLPにおけるいわゆるDeep LearningやRepresentation Leraningと呼ばれる分野を調べていたのだが，博士学生にもなったし勉強会立ち上げてみたらという声が聞こえて意を決してやってみたという感じです. 過去にこんなに不特定多数の方に自分の何かを見てもらったことなかったので，増えるRTやブクマやSlideshareのview数を見て少しこわかったですが，基本的には作った甲斐があって嬉しかったです学会でスライド参考にしたと何人か話してくれたのも嬉しかった. 10 12月: NTT CS研でインターンシップ&奈良. あとはじめて年度の振り返り的なことをして思ったのは...

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1 kiyuhub

2 メシと寝所と呼吸と

3 大きくわけるとこんな感じ

4 contents

5 1月インドで研究

6 3月言語処理学会

7 これから

8 自然言語処理のためのdeep learning

9 from yuta kikuchi

10 ちなみに名前を deep learning勉強会

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kiyuhub,メシと寝所と呼吸と,大きくわけるとこんな感じ,contents,1月インドで研究,3月言語処理学会,これから,自然言語処理のためのdeep learning,from yuta kikuchi,ちなみに名前を deep learning勉強会,落ち着いてきたので早めに第二期を開催したい,もちろん優しい人だったので，笑いながらもっと優しく言ってました,タイトルは修辞構造と係り受け構造を制約とした単一文書要約手法,知り合いも増えたので来年の京都も参加したい,leave a comment

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この投稿のタグ machine_learning — KiyuHub

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これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013 9日目]. 投稿者 kiyukuta (Yuta Kikuchi). これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013 9日目]. A yet another brief introduction to neural networks. Hello math. Tinkererで数式を扱う.

2

自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた — KiyuHub

http://kiyukuta.github.io/2013/09/28/casualdeeplearning4nlp.html

Laquo; これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013 9日目]. A yet another brief introduction to neural networks. 8220;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. 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 : Bengio先生のおすすめレシピ. 投稿者 kiyukuta (Yuta Kikuchi). A yet another brief introduction to neural networks. Hello math. Tinkererで数式を扱う.

3

これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013_9日目] — KiyuHub

http://kiyukuta.github.io/2013/12/09/mlac2013_day9_recurrent_neural_network_language_model.html

これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013 9日目]. この投稿は Machine Learning Advent Calendar 2013. 本日は，Neural Network(NN)を利用したLanguage Model(LM)，つまりNeural Network Language Model(NNLM)の一種であり， Recurrent Neural Network(RNN)を使ったRecurrent Neural Network Language Model(RNNLM)について説明します. A yet another brief introduction to neural networks. これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013 9日目]. 前置き1: Recurrent Neural Network. 前置き3: Neural Language Model. Recurrent ...

4

この投稿のタグ Tinkerer memo — KiyuHub

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Hello math. Tinkererで数式を扱う. 投稿者 kiyukuta (Yuta Kikuchi). これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013 9日目]. A yet another brief introduction to neural networks. Hello math. Tinkererで数式を扱う.

5

Hello math. Tinkererで数式を扱う — KiyuHub

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Laquo; Hello Autoencoder. Hello math. Tinkererで数式を扱う. Frac{1}{1 0} log{ exp{1} = sum {i=0} {9} 0.1 ]. いずれも， ( TeX ). 数式の画像が conf.pyに以下を追加するとできる latex環境が整っていなければいけない. Sphinx-build -b html -D pngmath latex. Atexexe . build/html. Http:/ mathjax.connectmv.com/MathJax.js? Frac{1}{1 0} log{ exp{1} = sum {i=0} {9} 0.1 ]. 投稿者 kiyukuta (Yuta Kikuchi). Laquo; Hello Autoencoder. これもある意味Deep Learning，Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013 9日目]. A yet another brief introduction to neural networks.

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