Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ゼロから作るDeep Learning 2 3章 word2vec 3.1〜3.2
Search
ota42y
May 29, 2019
Programming
610
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
ゼロから作るDeep Learning 2 3章 word2vec 3.1〜3.2
ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語編 読書会 第5回
の資料です!
https://retrieva.connpass.com/event/131746/
ota42y
May 29, 2019
More Decks by ota42y
See All by ota42y
バックログを導入し やっぱやめた話
ota42y
1
400
PFNにある2つのKubernetes
ota42y
10
5.9k
Q&A for How to use OpenAPI3 for API developer
ota42y
0
3k
How to use OpenAPI3 for API developer (RubyKaigi 2019)
ota42y
5
22k
How should we face with microservices (我々はマイクロサービスとどう向き合うべきか)
ota42y
20
4.9k
DeepLearningの本番環境にSageMakerを利用してる話
ota42y
1
6.8k
検索結果の良さを計測して定量的に改善していく
ota42y
3
2.7k
Flutterを広めるために技術同人誌を作った話
ota42y
1
1.9k
何も考えずにCIや継続的デリバリーしたら辛くなった話.pdf
ota42y
0
3.3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Gmail/Google DriveをトリガーにAIエージェントを動かそう! / Run AI agents with Gmail/Google Drive as triggers!
har1101
1
250
「人を評価する AI」の設計と実装
ryoyanara
0
220
わからない話を追いかけたら、プログラミング言語を作る側にいた
ydah
3
530
引き算の組織 ― アウトカムとAIに全振りするために辞めたこと ― / Organization by Subtraction
hirokiyamamoto14
PRO
0
270
Go 1.27 における memory allocation の高速化
andpad
0
280
Pythonの実行はどこまで賢くなったのか? CPythonとPyPyから見る最適化のしくみ
curekoshimizu
0
200
【デモ】Kiroで体験する仕様駆動開発|設計からコーディングまでAIと進める開発フロー
cmkudo
0
280
AIを紡ぐPMのお話
swdtkuy
0
120
ソフトウェアエンジニアにとっての生成AI - 特性を知って使い倒す / generative ai for software enginner
kishida
7
2k
Hono + Inertia + React で LP を構築した話
oukayuka
2
110
テーブルをDELETEした
yuzneri
0
150
複数の Claude Code が"放置"されてしまう問題をCLI ダッシュボードを自作して解決した話
sumihiro3
1
710
Featured
See All Featured
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
1
530
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
2
1.3k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
Future Trends and Review - Lecture 12 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
3.7k
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
8
36k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
3k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
52k
Visualization
eitanlees
152
17k
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
800
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
970
Building Adaptive Systems
keathley
44
3.2k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Transcript
θϩ͔Β࡞ΔDeep Learning 2 ̏ষ word2vec 3.1ʙ3.2 ota42y θϩ͔Β࡞ΔDeep Learning
2 ࣗવݴޠฤ ಡॻձ ୈ5ճ
͜ͷষͰΔ͜ͱ • word2vecΛ࣮͢Δ • ਪϕʔεͰ୯ޠΛϕΫτϧͰද͢ํ๏ • γϯϓϧ͕ͩແବଟ͍࣮ • ࣍ͷষͰରԠ
3.1 ਪϕʔεͷख๏ͱ χϡʔϥϧωοτϫʔΫ
ਪϕʔεͷϕΫτϧԽ • ୯ޠΛϕΫτϧʹ͢Δ̎ͭͷख๏ • Χϯτϕʔεʢ̎ষʣ • ਪϕʔεʢ̏ষʣ • ͲͪΒԾઃΛϕʔεʹͯ͠Δ͕Ξϓϩʔνશ͘ผ •
Ծઃɿ୯ޠͷҙຯपғͷ୯ޠ͔Βܗ͞ΕΔ (p.67)
3.1.1ɹΧϯτϕʔεͷख๏ͷ • Χϯτϕʔεपғͷ୯ޠͷසΛܭࢉ͢Δ • ޠኮ͕nͩͱn*nͷڊେͳڞىߦྻ͕ඞཁʹͳΔ • ࣍ݩݮͷͨΊͷSVDO(n^3)ͷܭࢉྔɺ͍
ਪϕʔεͷར • Χϯτϕʔείʔύεશମͷ౷ܭσʔλΛҰؾʹར༻͢Δ • ਪϕʔε(χϡʔϥϧωοτ)ίʔύεͷҰ෦Ͱֶश͢Δ • GPUͷฒྻܭࢉฉ͘ • খ͚ʹͰ͖ɺߴʹฒྻॲཧͰ͖ΔͷͰڊେσʔλͰରԠͰ͖Δ •
ଞʹັྗతͳ͕͋Δ(Β͍͠ɺৄ͘͠3.5.3)
3.1.2ɹਪϕʔεͷख๏ͷ֓ཁ
पғͷ୯ޠ͔Β୯ޠΛʮਪʯ͢Δ • `?`ʹԿ͕ೖΔ͔Λલޙ͔Βਪ • ίϯςΩετ͔ΒλʔήοτΛਪ • ίϯςΩετɿपғͷ୯ޠ(you, goodby) • λʔήοτɿରͷ୯ޠ(`?`)
ਪ݁Ռ • ֤୯ޠ͕ͦ͜ʹݱΕΔ֬Λग़ྗ • ίϯςΩετΛϞσϧʹ༩͑Δͱ୯ޠͷ͕֬ಘΒΕΔ
3.1.3 χϡʔϥϧωοτϫʔΫʹ͓͚Δ୯ ޠͷॲཧํ๏ • χϡʔϥϧωοτϫʔΫ(NN)ͷೖྗݻఆϕΫτϧ • ୯ޠΛͦͷ··ೖΕΔͷ͍͠ • ୯ޠΛone-hotදݱ(one-hotϕΫτϧ)ʹม͢Δ
one-hotදݱ • ޠኮͷ͞Λ࣋ͪɺ୯ޠIDͱ֘͢Δ෦͕1ɺͦΕҎ֎͕0 ͷϕΫτϧ • ͯ͢ͷ୯ޠΛಉ͡͞ͷϕΫτϧͱͯ͠දݱ
one-hotදݱ • શ݁߹Ͱม͢ΔͳΒ؆୯(ྫதؒ=3)
αϯϓϧίʔυ(p.99) • np.dot(c, W)୯ޠʹରԠ͢ΔॏΈΛऔΓग़ͯ͠Δ͚ͩ • W[0]ͷσʔλΛऔΓग़ͯ͠Δ͚ͩ • ແବͬΆ͍͕࣍ͷষͰ࣏͢Β͍͠
ϨΠϠදݱ • MatMulϨΠϠ(p.30)Ͱಉ͜͡ͱ͕Ͱ͖Δ • np.dot͢Δ͚ͩͷϨΠϠͳͷͰ
3.2ɹγϯϓϧͳword2vec
word2vecΛ࣮͢Δ • word2vecͰΘΕΔϞσϧCROWϞσϧͱskip-gramϞσϧ • "word2vec"͕͜ΕΒͷϞσϧΛࢦ͢߹͋Δ • ຊདྷͷҙຯͱζϨͯΔ
3.2.1 CBOWϞσϧͷਪॲཧ • ίϯςΩετ͔ΒλʔήοτΛਪଌ͢ΔNN • ίϯςΩετʹपғͷ୯ޠ • λʔήοτʹରͷ୯ޠ
୯ޠͷࢄදݱ • CBOWϞσϧΛ܇࿅͢Δ͜ͱͰ୯ޠͷࢄදݱΛಘΒΕΔ • Ϟσϧͷύϥϝʔλ͕ࢄදݱʹରԠ͢Δ
CBOWϞσϧͷશମ૾ • ίϯςΩετʹ̎ɺӅΕʹ̏ͷ߹
CBOWϞσϧͷશମ૾ • ೖྗෳݸͷone-hotදݱͷ୯ޠ • ग़ྗ֤୯ޠͷείΞ • softmaxΛ͏ͱ͕֬ಘΒΕΔ • தؒೖྗ͔Βͷͷฏۉ
• ࢄදݱͷਖ਼ମ • [$ W_{in}]7*3ͷॏΈ • ͜Ε͕୯ޠͷࢄදݱ • ֶशʹΑͬͯྑ͍ࢄදݱʹ͍ͯ͘͠
CBOWϞσϧͷϨΠϠදݱ
CBOWϞσϧͷϨΠϠදݱ • ̎ͭͷMatMulϨΠϠ • ୯ޠʹରԠ͢ΔॏΈΛऔΓग़ͭ͢(P.99) • ̎ͭͷฏۉΛऔΔ(=ͯ͠0.5Λ͔͚Δ) • scoreͷશ݁߹ •
׆ੑԽؔແ͍ͷͰΘΓͱγϯϓϧ
3.2.2 CBOWϞσϧͷֶश • χϡʔϥϧωοτϫʔΫͷηΦϦʔ௨Γ • CBOWଞΫϥεྨΛ͢ΔNN • Ϋϥεʹone-hotͰද͞Εͨ୯ޠ • είΞ͔Β֬ΛٻΊͯɺਖ਼ղͱͷࠩΛֶश͢Δ
• Softmaxؔʹ͔͚ͯ֬ʹ͢Δ • ڭࢣϥϕϧ͔ΒަࠩΤϯτϩϐʔޡࠩΛٻΊΔ
ϨΠϠදݱ • Softmax with lossΛ͚Ճ͑Δ
ίʔυϦʔσΟϯά • ch03/cbow_predict.py • https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from- scratch-2/blob/master/ch03/cbow_predict.py
3.2.3 word2vecͷॏΈͱࢄදݱ • ͱɹɹͷҧ͍ • ྆ํͱ୯ޠͷҙຯ͕Τϯίʔυ͞Ε͍ͯΔ • ܗঢ়͕ҧ͏ • ɹɹ7x3
• ɹɹ3x7 Win Wout Win Wout
ࢄදݱɹɹΛ͏ • ɹɹ શ͘Θͳ͍ɹ • ɹɹʹର͢Δskip-ngramͰͷ༗༻ੑ࣮ݧ • https://arxiv.org/abs/1611.01462 • ɹɹ͏͜ͱͰΑ͍݁Ռ͕ಘΒΕΔͱ͍͏ใࠂ
• https://nlp.stanford.edu/projects/glove/ • word2vecͱࣅ͍ͯΔͭͷख๏ Win Win Wout Wout