書籍2 5章

5.1 確率と言語モデル
5.2 RNN とは
5.3 RNN の実装
5.4 時系列データを扱う
5.5 RNNLM の学習コード
5.6 まとめ

関連用語

フィード・フォアード(一方向)

・確率と言語モデル(Language Model)

条件付き言語モデル(Conditional Language Model)

・確率の乗法定理

・同時確率と事後確率

・CBOWモデルの言語モデル化

・2階マルコフ連鎖
 マルコフ性(マルコフモデル、マルコフ連鎖):機械学習、統計学の分野

・Neural Probabilistic Language Model

リカレント・ニューラル・ネットワーク
(Recurrent Neural Network: RNN
 循環するニューラル・ネットワーク

・RNNレイヤ(閉じた経路・ループを持つ)

・リカーシブ・ニューラル・ネットワーク(木構造のデータ処理)

・ht = tanh(Ht-1 Wh + Xt Wx + b):隠れ状態(hidden state)

・BPTT(BackPropagation Through Time)
 時間方向に展開したニューラルネットワークの誤差逆伝播法

・Truncated BPTT:適当な長さ(10くらい)で「切り取った」誤差逆伝播法

・RNNレイヤの計算グラフ(順伝播、逆伝播)

・Stateful変数

・RNNを用いた言語モデル(RNNLM

・Timeレイヤ

・言語モデルの評価

・パープレキシティ:確率の逆数を表し、分岐数や選択肢の数を表す

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