-
SpectralNet: Spectral Clustering Using Deep Neural Networks
1. どんなもの？Spectral clusteringのためのDeep learning手法を用いて大規模データセットへの適用と埋め込みの一般化を可能にしたSpectralNetを提案した。2. 先行研究と比べてどこがすごいの？Spectral clusteringはとても有力なクラスタリングアルゴリズムとして知られているが、大規模なデータセットに対して適用する場合計算量の観点で適用が難しく、out-of-sample-extension (OOSE) といった問題がある。先行研究ではd...
-
Radical-level Ideograph Encoder for RNN-based Sentiment Analysis of Chinese and Japanese
1. どんなもの？漢字を構成する部首レベル(Radical-level)の特徴から、CNNおよびBi-directional RNNを用いて少ないパラメータ数で文書分類を行うモデルを提案している。2. 先行研究と比べてどこがすごいの？単語の埋め込み表現はNLPのタスクにおいて幅広く利用されているが、規模の大きなボキャブラリはモデルの学習の際にコストとなる。先行研究では文字レベルの特徴を用いることでモデリングを行っているものがあるが、日本語や中国語における文字のボキャブラリは、英語のアルファ...
-
Dynamic Routing Between Capsules
1. どんなもの？Capsule構造とRouting-by-Agreementでアフィン変換に対してよりロバストになったCapsule Network(CapsNet)を提案．2. 先行研究と比べてどこがすごいの？Convolutional Neural Network(CNN)は画像認識において最先端のアプローチとなっているが，ある物体を他の視点からみたサンプルに対する予測精度は低い．これは予めアフィン変換を施した学習データを用いることで対処されるが，特徴量の学習は次元数の増加に応じて指...