塚越 駿

塚越 駿

名古屋大学大学院情報学研究科知能システム学専攻博士前期課程所属。同専攻博士後期課程進学予定。日本学術振興会 特別研究員 (DC1) 採用内定。専門は自然言語処理で、特に文のベクトル表現の研究に従事。TwitterやGtiHub上で積極的に研究開発・エンジニアリングについての知見を公開している。

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埋め込みで論理演算!データを確率分布で表す確率埋め込みの最前線
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自然言語処理

埋め込みで論理演算!データを確率分布で表す確率埋め込みの最前線

データを「点」ではなく「確率分布」として埋め込む「確率埋め込み」の研究が盛んに行われており、複雑な論理演算を実現できる埋め込み表現として注目が集まっています。本記事では、ガウス分布・ベータ分布・ガンマ分布を用いた確率埋め込みの最新研究を厳選して解説します。

歪んだ空間の使い方: 双曲埋め込み+深層学習の主要研究まとめと最新動向
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自然言語処理

歪んだ空間の使い方: 双曲埋め込み+深層学習の主要研究まとめと最新動向

自然言語処理を中心に、データをベクトルで表現する埋め込み表現は、深層学習の基礎的な技術として盛んに研究されています。本記事では、歪んだ空間である双曲空間上のベクトルとしてデータを埋め込む手法である「双曲埋め込み (Hyperbolic Embeddings)」を紹介します。まず、双曲埋め込みの代表的な手法である Poincaré Embeddings について周辺技術から解説し、さらに双曲埋め込みの発展的・応用的な手法について解説します。そして最後に、双曲埋め込みと強化学習を組み合わせ、強化学習における状態と行動の階層関係を暗黙的に学習する最新の手法についても紹介します。

単語を箱で表現!新たな埋め込み手法 Box Embedding を基礎から理解
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自然言語処理

単語を箱で表現!新たな埋め込み手法 Box Embedding を基礎から理解

近年、単語をベクトル表現する埋め込み技術が広く用いられていますが、単語を「点」でしか表現できず、概念の広がりや階層関係を表現できないという問題がありました。そこで、データを「箱」などの領域によって表現する埋め込み手法が研究されています。本記事では、データを箱として表現し、ベクトルよりも強力な埋め込みを学習する「Box Embedding」について基礎から丁寧に解説します。

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