はじめに

今回はdeeplearning4jを使ったオンライン学習を試してみます。オンライン学習の定義は諸説あるみたいですが、私はパーセプトロン時代の定義に則って「定期的にデータをくべて現在のモデルを逐次更新する」としています。今回は、これまで作ったDistant Supervisionのモデルに極性辞書のデータをオンライン学習します。
amarec (20161112-011908)

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はじめに

依頼があったので、先日2016年11月1日に富士ゼロックスのみなとみらい事業所で開催されたStartup Weekend Yokohamaのプレイベントにて、体験者トークしてきました。Apitoreも2015年10月30日のStartup Weekend Tokyo Techで準優勝したのがきっかけでした。懐かしいなあ。

当日の発表資料はこちら

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はじめに

deeplearning4jのRNN+LSTMで日本語極性判定技術を作っています。先日公開してからかなり反響があり、アクセス数増加、Apitoreのユーザーも増え、Qiitaではデイリーランキング5位になりました。ありがとうございます!さて、今回は過学習を回避し、かつ学習効率が下がったら学習を止めてしまう、Early Stoppingを試しました。ついでに学習データも増強したので、学習データ増強before/afterも評価しようと思います。
amarec (20161031-202055)

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