自然言語処理:Natural Language Processing

Unigram Language Model Tokenizerについて Unigram Language Model Tokenizer（UnigramLM Tokenizer）は、自然言語処理（NLP）タスク...

  GAT (Graph Attention Network)の概要 "深層学習におけるattentionについて"でも述べている深層学習におけるattention(注意機構)は、 画像や自然言語の特定の部分に注意を...

Skip-thought vectorsの概要 Skip-thought vectors（Skip-thought ベクトル）は、文の意味表現を生成するニューラルネットワークモデルで、文脈を考慮した文の埋め込み（...

InferSentの概要 InferSent（インファーセント）は、自然言語処理（NLP）のタスクにおいて、文の意味表現を学習するための手法であり、文の埋め込み（ベクトル表現）を学習し、そのベクトルを用いて文の類...

  Structural Deep Network Embedding(SDNE)の概要 Structural Deep Network Embedding(SDNE)は、オートエンコーダをグラフに拡張したグラフ...

GraREPの概要 GraREP（Graph Random Neural Networks for Representation Learning）は、グラフ表現学習のための新しい深層学習モデルとなる。グラフ表現...

敵対的攻撃モデルについて 敵対的攻撃(Adversarial Attack)は、機械学習モデルに対する攻撃手法の一つであり、特に画像やテキスト、音声などの入力データに対して広く用いられるものとなる。敵対的攻撃は...

  ChebNetの概要 ChebNet（Chebyshev ネットワーク）は、Defferradにより"Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Local...