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正文內(nèi)容

機(jī)械學(xué)習(xí)自然言語処理ー-文庫吧資料

2025-02-11 17:20本頁面
  

【正文】 解じゃないのに //スコアが高いやつには罰を! – endif ? end 多クラス版最大エントロピーモデル ? 推定は argmaxy wyTx で行なう點(diǎn)で同じ ? 學(xué)習(xí)は訓(xùn)練データの生成確率を最大にするような wを求める ? 後で CRFの時にこれがでてきます ???39。|(xwwx Tyyp??? 最大エントロピーモデル (後で読んでね) ?先程は強(qiáng)引な導(dǎo)出をしたが、別の意味づけもできる ?各素性に関するラベルの符號付の期待値を fk=Σiyixik/N とおく ? x,y上の確率分布 p(x,y)で各素性の期待値が一致するような分布でエントロピー( ∫x,yp(x,y)log p(x,y) dx dy)が最大となる確率分布は先程のモデルの最尤推定結(jié)果と一致する Logistic回帰の學(xué)習(xí) ?訓(xùn)練データの生成確率を最大にするような wを求める ????????i iTii iii iiyypyp))exp(1log (minarg)。 } outf endl。 i ()。 // 重複を除く outf y “ “。 } sort((), ())。 vectorint IDs。 // docの単語はスペースで區(qū)切られている。 return newID。 str2id[str] = newID。 if (it != ()){ return itsecond。 // 文字列から素性番號への連想配列 vectorstring id2str。 make。速い(一般に訓(xùn)練データ數(shù)に線形の計(jì)算量) – 短所:バッチに比べ適當(dāng)、訓(xùn)練例の順番に偏りが大きい場合に精度が不安定 ? バッチ學(xué)習(xí) – 訓(xùn)練データを全部見てから wを求める – 長所:精度が良い、理論的保証も強(qiáng)い (汎化性能) – 短所:重い場合が多い オンライン學(xué)習(xí) パーセプトロン [Rosenblatt 57] ? w = {0,0,….0} に初期化 ? loop –(xi,yi) 訓(xùn)練データをランダムにとってくる –s := yiwTxi //wTxi=現(xiàn)在の予測 –if (s 0) // 現(xiàn)在の予測が外れた ?w := w + yixi // w + αyixi , 0α1とする場合 –endif ? end なぜ學(xué)習(xí)できるのか ?更新後の重みベクトル w’ := w + yixi ?これを使って、もう一度間違えた訓(xùn)練例( xi,yi)を分類すると w’T xi =(w + yixi)T xi =wTxi + yixiTxi 先程間違えた 予測結(jié)果 常に正 wは正解が出るように更新される Perceptronの収束定理 [Block 62][Novikoff 62] ? 、全ての訓(xùn)練例を分類できるようになるのか? ? A. 訓(xùn)練例が線形分離可能ならできる ?定理: もし訓(xùn)練データ (xi,yi) (i =1...m) (|xi|R)が、ある重みベクトル u (|u|=1) でマージン γで分類可能なら (yi(uxi)≧γ)、アルゴリズムの更新回?cái)?shù)は多くても (R/γ)2 –xの次元數(shù)によらないことにも注意 Perceptronの収束定理の証明 wk を k回目の更新前の重みベクトルとおく wk+1u = wku + yi(uxi) ≧ wku+γ これより wk+1u ≧ kγ (w0=0) また、 |wk+1|2 = |wk|2+2yi(wkxi)+|xi|2≦|wk|2+R2 これより |wk+1|2 ≦ kR2 上記二つより kR2≧ |wk+1|2 ≧ (wk+1u)2 ≧ k2γ2? (R/γ) 2 ≧k wkで間違った訓(xùn)練例なので値は負(fù) Perceptron補(bǔ)足 ? 線形識別可能で無い場合は使えないとの批判 [Minsky 69] –データにノイズがある場合や xorなど –廃れてしまった?? ? 最近復(fù)活! ? カーネルトリックを使える [Y. Freund 98] ? 後述の構(gòu)造學(xué)習(xí)などでは、非常に強(qiáng)力な學(xué)習(xí)手法であることが分かってきた [Collins 02, Daume 06] ? 自然言語処理分野をはじめ多くの分野で再度、使われるようになってきた + + 頭が疲れてきたかもなので ちょっと休憩 続いて OLL実踐編 OLLを使って 実際に分類をしてみよう ? OLLではパーセプトロンを初め様々なオンライン學(xué)習(xí)手法がサポートされている wget cd 。 線形識別器 ?分類問題:入力 xをニ値 (y=+1,1)に分類 –例:文書をスパム (+1)orそれ以外 (1)に分類 –S(x)≧0 ? y=+1 –S(x)0 ? y= 1 と判斷する –wi0ならば、 xiが出現(xiàn)したらスパム度合いが増す( |wi|が大きければ大きいほど効く) ?このような wをどうやって求めるか mmT xwxwxwS ...)(1100 ???? xwx 重みベクトル wを求める ?訓(xùn)練データ (xi,yi) (yi=1 or 1)を正しく分類できるような wを求める –全ての iで yiwTxi0 をみたすようにする –訓(xùn)練データを分類できるのだから、未知のテストデータも分類できるのだろう (という期待。機(jī)械學(xué)習(xí)による自然言語処理チュートリアル ~ Perceptronから CRFまで~ 岡野原 大輔 東京大學(xué) Preferred Infrastructure 2023 8/3PFI本郷オフィス 目次 ?自然言語処理 紹介 ?機(jī)械學(xué)習(xí)導(dǎo)入 ?パーセプトロン ?バッチ學(xué)習(xí) (最大エントロピー法 ) ?過學(xué)習(xí) /正則化 ?多クラス分類 ?系列分類 (CRF, Structured Perceptron) このへんで 眠くなる 自然言語処理 (1/2) ? 言語情報をコンピュータで処理する –コンピュータ言語の研究との対比で 自然言語 –世界最初のコンピュータの出現(xiàn)の頃から自動翻訳は試みられている。コンピューターサイエンスの中でも歴史の長い分野 –近年ビジネス的にも成功 , Googleなどなど ? 非常に幅広い分野と接觸する、境界領(lǐng)域 –処理する手法 = 言語學(xué) , 數(shù)學(xué) , 統(tǒng)計(jì)學(xué) , 機(jī)械學(xué)習(xí) , アルゴリズム ,データマイニング , データ構(gòu)造 , 物理
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