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文書の数が多い場合、単語の種類(ボキャブラリ)も多くなり単語の次元が大幅に増えていきます。 一方、一つの文書に含まれる単語の数には限りがあるため、これは全体として疎行列になります。 また、単語が各次元として扱われますが、文書ごとの出現順序など、単語間での関連性を示す情報は抜け落ちたものとなります。 それに対して低次元(通常数百次元程度)の密な行列で単語の意味を定義する方法があります。 これは、「分散表現」や「埋め込み表現」と言われるものになっております。 この表現を獲得するため手法は様々なものがありますが、ここではWord2Vecを紹介します。 元論文 : Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 具体的な実装についての解説 : word2vec Parameter Learning Explained Wor
NVIDIA DLI Teaching Kits (JA-JP)
NVIDIA DLI 教育キット プログラム 「NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) 教育キット プログラム」では、GPU をカリキュラムに取り入れようとしている大学教員を支援するため、ダウンロード可能な教材とオンライン コースへのアクセスを提供しています。一流の大学の研究者と共同開発した教育キットは、使いやすさと完全なカリキュラム デザインを兼ね備えています。教員は学術理論を現実世界に応用して、次世代の技術者に極めて重要な演算処理スキル セットを習得させることができます。 今すぐ登録 教育キット NVIDIA DLI 教育キットには、ダウンロード可能な指導用教材とオンライン コースが含まれています。これらを使用すれば、アクセラレーテッド コンピューティング、データ サイエンス、ディープ ラーニング、グラフィックス、ロボティクスといった分野の専門知識を実
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