本郷言語処理勉強会 #1

イベント内容

発表内容

自然言語処理の勉強会です。毎週本を輪読します。今回読む本は ゴールドバーグ, 『自然言語処理のための深層学習』, 共立出版, 2019 です。

言語処理を学びたい方、友だちを作りたい方の参加をお待ちします。

第1回目は第3章から第5章を発表します。

第3章 線形モデルから多層パーセプトロンへ
3.1 線形モデルの限界:排他的論理和問題
3.2 非線形入力変換
3.3 カーネル法
3.4 訓練可能な写像関数

第4章 フィードフォワードニューラルネットワーク
4.1 脳にヒントを得た比喩
4.2 数学的記法による記述
4.3 表現力
4.4 一般的な非線形要素
4.5 損失関数
4.6 正則化とドロップアウト
4.7 類似度と距離の層
4.8 埋め込み層

第5章 ニューラルネットワークの訓練
5.1 計算グラフによる抽象化
5.2 実践豆知識

本勉強会の狙い

自然言語処理は我々が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる工学分野です。近年深層学習の発展に伴い、統計的な手法が急速に発展しています。自然言語処理は機械翻訳を始めとした成功事例があり、今後はより一般的な技術となっていくでしょう。この勉強会は自然言語処理の研究室に所属していない学部生、大学院生、社会人が発展のめざましいこの分野の先端的な内容にキャッチアップできる場を提供することを目的として開始しました。 本勉強会において積極的に議論に加わっていただき、今後、論文紹介などの形で貢献いただけるかたの参加をお待ちしております。 Slackにもご参加下さい。

運営方針

当面は原則として、毎1人の発表者に,自然言語処理の本や論文を発表していただきます。持ち時間は一時間の予定です。 勉強会の途中で積極的な質問、議論をすることを推奨します。

原則として以下の日時に行う予定です。

時間 : 隔週日曜日 (14:30 ~ 15:30) 場所 : 東京都文京区本郷4-1-4 ユニゾ本郷四丁目ビル 3F KERNEL byDEEPCORE

発表のご希望

皆様からの積極的なご発表をおましております。Slack にご参加頂き,幹事メンバにお声がけ頂くか、Generalなどに書き込み頂ければと思います。

幹事

  • 堀田義仁

注意事項

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