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5ポイントのゲイン 、 シングルモデルでもF1スコアにて1. 3ポイントのゲイン が得られた。特筆すべきは BERTのシングルがアンサンブルのSoTAを上回った ということ。 1. 3 SQuAD v2. 0 SQuAD v2. 0はSQuAD v1. 1に「答えが存在しない」という選択肢を加えたもの。 答えが存在するか否かは[CLS]トークンを用いて判別。 こちらではTriviaQAデータセットは用いなかった。 F1スコアにてSoTAモデルよりも5. 1ポイントのゲイン が得られた。 1. 4 SWAG SWAG(Situations With Adversarial Generations) [Zellers, R. 自然言語処理 ディープラーニング 適用例. (2018)] は常識的な推論を行うタスクで、与えられた文に続く文としてもっともらしいものを4つの選択肢から選ぶというもの。 与えられた文と選択肢の文をペアとして、[CLS]トークンを用いてスコアを算出する。 $\mathrm{BERT_{LARGE}}$がSoTAモデルよりも8. 3%も精度が向上した。 1. 5 アブレーションスタディ BERTを構成するものたちの相関性などをみるためにいくつかアブレーション(部分部分で見ていくような実験のこと。)を行なった。 1. 5. 1 事前学習タスクによる影響 BERTが学んだ文の両方向性がどれだけ重要かを確かめるために、ここでは次のような事前学習タスクについて評価していく。 1. NSPなし: MLMのみで事前学習 2. LTR & NSPなし: MLMではなく、通常使われるLeft-to-Right(左から右の方向)の言語モデルでのみ事前学習 これらによる結果は以下。 ここからわかるのは次の3つ。 NSPが無いとQNLI, MNLIおよびSQuADにてかなり悪化 ($\mathrm{BERT_{BASE}}$ vs NoNSP) MLMの両方向性がない(=通常のLM)だと、MRPCおよびSQuADにてかなり悪化 (NoNSP vs LTR&NoNSP) BiLSTMによる両方向性があるとSQuADでスコア向上ができるが、GLUEでは伸びない。 (LTR&NoNSP vs LTR&NoNSP+BiLSTM) 1. 2 モデルサイズによる影響 BERTモデルの構造のうち次の3つについて考える。 層の数 $L$ 隠れ層のサイズ $H$ アテンションヘッドの数 $A$ これらの値を変えながら、言語モデルタスクを含む4つのタスクで精度を見ると、以下のようになった。 この結果から言えることは主に次の2つのことが言える。 1.
論文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding解説 1. 0 要約 BERTは B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers の略で、TransformerのEncoderを使っているモデル。BERTはラベルのついていない文章から表現を事前学習するように作られたもので、出力層を付け加えるだけで簡単にファインチューニングが可能。 NLPタスク11個でSoTA を達成し、大幅にスコアを塗り替えた。 1. 1 導入 自然言語処理タスクにおいて、精度向上には 言語モデルによる事前学習 が有効である。この言語モデルによる事前学習には「特徴量ベース」と「ファインチューニング」の2つの方法がある。まず、「特徴量ベース」とは 事前学習で得られた表現ベクトルを特徴量の1つとして用いるもの で、タスクごとにアーキテクチャを定義する。 ELMo [Peters, (2018)] がこの例である。また、「ファインチューニング」は 事前学習によって得られたパラメータを重みの初期値として学習させるもの で、タスクごとでパラメータを変える必要があまりない。例として OpenAI GPT [Radford, (2018)] がある。ただし、いずれもある問題がある。それは 事前学習に用いる言語モデルの方向が1方向だけ ということだ。例えば、GPTは左から右の方向にしか学習せず、文章タスクやQ&Aなどの前後の文脈が大事なものでは有効ではない。 そこで、この論文では 「ファインチューニングによる事前学習」に注力 し、精度向上を行なう。具体的には事前学習に以下の2つを用いる。 1. Masked Language Model (= MLM) 2. Next Sentence Prediction (= NSP) それぞれ、 1. 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 | NTTデータ先端技術株式会社. MLM: 複数箇所が穴になっている文章のトークン(単語)予測 2. NSP: 2文が渡され、連続した文かどうか判定 この論文のコントリビューションは以下である。 両方向の事前学習の重要性を示す 事前学習によりタスクごとにアーキテクチャを考える必要が減る BERTが11個のNLPタスクにおいてSoTAを達成 1.
出力ユニットk 出力ユニットkの 隠れ層に対する重みW2 21. W2 行列で表現 層間の重みを行列で表現 22. Neural Networkの処理 - Forward propagation - Back propagation - Parameter update 23. 24. Forward Propagation 入力に対し出力を出す input x output y 25. z = f(W1x + b1) 入力層から隠れ層への情報の伝播 非線形活性化関数f() tanh とか sigmoid とか f(x0) f(x1) f(x2) f(x3) f(x) = 26. tanh, sigmoid reLU, maxout... f() 27. ⼊入⼒力力の情報を 重み付きで受け取る 隠れユニットが出す 出⼒力力値が決まる 28. 29. 出⼒力力層⽤用の 非線形活性化関数σ() タスク依存 隠れ層から出力層への情報の伝播 y = (W2z + b2) 30. 31. タスク依存の出力層 解きたいタスクによって σが変わる - 回帰 - 二値分類 - 多値分類 - マルチラベリング 32. 実数 回帰のケース 出力に値域はいらない 恒等写像でそのまま出力 (a) = a 33. [0:1] 二値分類のケース 出力層は確率 σは0. 0~1. 自然言語処理 ディープラーニング python. 0であって欲しい (a) = 1 1+exp( a) Sigmoid関数入力層x 34. 多値分類のケース 出力は確率分布 各ノード0以上,総和が1 Softmax関数 sum( 0. 2 0. 7 0. 1)=1. 0 (a) = exp(a) exp(a) 35. マルチラベリングのケース 各々が独立に二値分類 element-wiseで Sigmoid関数 [0:1] [0:1] [0:1] y = (W2z + b2) 36. ちなみに多層になった場合... 出力層だけタスク依存 隠れ層はぜんぶ同じ 出力層 隠れ層1 隠れ層N... 37. 38. 39. Back Propagation 正解t NNが入力に対する出力の 予測を間違えた場合 正解するように修正したい 40. 修正対象: 層間の重み ↑と,バイアス 41. 誤差関数を最⼩小化するよう修正 E() = 1 2 y() t 2 E = K k=1 tk log yk E = t log y (1 t) log(1 y) k=1 t log y + (1 t) log(1 y) いずれも予測と正解が 違うほど⼤大きくなる 42.
」を参考にしてください) ディープラーニングでこれをするとすれば、ディープラーニングで学習した概念で構成した文の世界を大量に用意し、それを学習させることで、いくつものパターンを抽出させます。 たとえば「価値のある物をもらって『うれしい』」といったパターンとか、「それをくれた人に『感謝』した」といったパターンです。 このようなパターン抽出は、ディープラーニングの最も得意なところです。 ここまで見てきて、ディープラーニングが、なぜ、自然言語処理に失敗したのか、少し分かってきた気がします。 それは、大量の文書データを読み込ませて、一気に学習させたからです。 正しいやり方は、段階を追って学習させることです。 つまり、 何を認識させたいか 。 それを明確にして、適切なデータを使って、段階的に学習させればディープラーニングでも自然言語処理を扱うことは可能です。 むしろ、人がルールを教えるより、より効果的に学習できるはずです。 ディープラーニングで効果的に自然言語処理ができるなら、人がルールを教えるタイプのロボマインド・プロジェクトの意義は何でしょう?
出力ラベルと正解の差 ノードの誤差を計算 y = y t 43. 自分が情報を伝えた先の 誤差が伝播してくる z = WT 2 yf (az) 44. 自分の影響で上で発生した誤差 45. 重みの勾配を計算 ⾃自分が上に伝えた 情報で発⽣生した誤差 En = yzT = zxT 46. 47. 48. Update parameters 正解t 重みの更新 W1 = W1 W2 = W2 49. -Gradient Descent -Stochastic Gradient Descent -SGD with mini-batch 修正するタイミングの違い 50. の処理まとめ 51. 入力から予測 52. 正解t 誤差と勾配を計算 53. 正解t 勾配方向へ重み更新 54. ちなみにAutoencoder Neural Networkの特殊系 1. 入力と出力の次元が同じ 2. 教師信号が入力そのもの 入力を圧縮※1して復元 ※1 圧縮(隠れ層が入力層より少ない)でなくても,適切に正則化すればうまくいく 55. Autoencoder 56. マルチラベリングのケースに該当 画像の場合,各画素(ユニット)ごとに 明るさ(0. 0:黒, 1. 0:白)を判定するため 57. Autoencoderの学習するもの 58. Denoising Autoencoder add noise denoise 正則化法の一つ,再構築+ノイズの除去 59. 60. Deepになると? many figures from eet/courses/cifarSchool09/ 61. 仕組み的には同じ 隠れ層が増えただけ 62. 問題は初期化 NNのパラメータ 初期値は乱数 多層(Deep)になってもOK? 自然言語処理 ディープラーニング ppt. 63. 乱数だとうまくいかない NNはかなり複雑な変化をする関数なので 悪い局所解にいっちゃう Learning Deep Architectures for AI (2009) 64. NN自体が表現力高いので 上位二層分のNNだけで訓練データを 再現するには事足りちゃう ただしそれは汎化能力なし 過学習 inputのランダムな写像だが, inputの情報は保存している Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks [Bengio+, 2007] 65.
「カテキン」と聞くと何を思い浮かべるでしょうか?一般的には緑茶を連想する人が多いかもしれませんね。カテキンは緑茶の他にもほうじ茶や番茶、紅茶などお茶に含まれている成分で、苦みや渋みはこのカテキンによって作られています。健康効果もうたわれているカテキンですが、実際にはどのような効果があるのでしょうか。今回は、カテキンについて効果や効能をご紹介していきます。 カテキンが含まれているお茶6選。多い順からランキング形式で紹介!
趣味 お一人様ギター 柔軟体操 アッキーの前スペシャル アシスタントファーマーこんちゃんの中学時代からの親友 テニスでダブルス組んでました! このおぶぶメンバーの他の記事-Latest entries
0003%以下)、光を乱反射させる鮮度ボトル 国産100%(お~いお茶専用茶葉) 約40mg(100ml当り) 成分表に記載なし 緑茶(日本)、ビタミンC お~いお茶 新茶<季節限定>(伊藤園) 伊藤園の 国産新茶100%使用、水出し抽出 緑茶(日本)/ ビタミンC 抹茶入り お~いお茶<新抹茶「四方の春」使用>(伊藤園) 伊藤園の 宇治抹茶ブランド『四方の春』100%使用 、 氷水出し抽出 、無香料・無調味 緑茶(日本)、抹茶(日本)、ビタミンC お~いお茶 新緑(伊藤園) 国産 一番茶100%使用 、凍結茶葉使用(一部)、低温抽出、無香料・無調味 緑茶(日本)、ビタミンC 容量 470ml お~いお茶 ぞっこん(伊藤園) 契約茶園 一番茶100%使用 、にごりのある緑茶、無香料・無調味 28mg(100ml当り) 生茶(キリン) かぶせ茶使用、超微粉砕したミクロン茶葉、圧搾する方法で抽出したまる搾り 生茶葉抽出物をプラス 、低温抽出 9mg(100ml当り) 10mg(100ml当り) 緑茶(国産)、生茶葉抽出物(生茶葉(国産))/ビタミンC 生茶デカフェ(キリン) ノンカフェイン(カフェインゼロ) 、国産茶葉を100%使用、微粉砕茶葉を従来比2. 5倍使用 6mg(100ml当り) 0g 緑茶(国産)、生茶葉抽出物(国産)、ビタミンC 綾鷹(コカ・コーラ) 急須でいれたようなにごり、 上林春松本店監修 緑茶(国産)、ビタミンC 綾鷹 茶葉のあまみ(コカ・コーラ) 深蒸し、 水出し玉露、碾茶(てんちゃ)の茶葉を使用 、低温抽出、上林春松本店監修 なだ万監修 日本茶(アサヒ飲料) 老舗日本料理店「なだ万」監修、 粉末茶によるにごり、釜炒り茶 など複数の国産茶葉を使用 約15mg(100ml当り) なだ万監修 日本茶 玉露仕立て(アサヒ飲料) 老舗日本料理店「なだ万」監修、茶葉に 玉露 使用 約20mg(100ml当り) 緑茶(煎茶、玉露)(国産)、ビタミンC 275ml 茶工場のまかない緑茶(ポッカサッポロ) リーフ商品「茶工場のまかない緑茶」の大井川茶園協力、静岡県産茶葉100使用 約14mg(100ml当り) 玉露入りお茶(ポッカサッポロ) 玉露入り、抹茶入り 、低温抽出 約9mg(100ml当り) 煎茶(国産)、玉露(国産)、抹茶(国産)、ビタミンC 葉の茶 日本一の茶師監修(ダイドー) 茶師(第43 回全国茶審査技術競技大会優勝 米田 末弘氏)監修、国産茶葉使用、低温、高温2つの抽出で旨味、香りを引き出した緑茶 – 8.