Bytenetとは2016/10/31にDeepMindから投稿された論文，"Neural Machine Translation in Linear Time"にて提案された機械翻訳をするニューラルネットワークです．音合成をするニューラルネットワークとして提案されたWaveNetと同じように，Dilationを導入することによって，遠い時系列の相関を学習することができます．さらに，学習にかかる時間が，文章の長さにたいして線形となっており，比較的速いと言われています． Bytenetの概要 翻訳タスクをするニューラルネットワークです．元の言語の文字列を${\bf s}=s_0,\dots,s_{N_s}$として，翻訳後の言語の文字列を${\bf t}=t_0,\dots,t_{N_t}$とすると，$p({\bf t}|{\bf s})$を推定するタスクです． この確率分布をByteNetで
はじめに この記事は、GoogleのMagentaプロジェクトのドキュメント "A Neural Algorithm of Artistic Style"（Cinjon Resnick)の翻訳です。 このドキュメントは、Gatys氏らによる同名の論文のレビュー記事であり、 Apache License, Version 2.0で配布されている成果物です。 Google Brainはディープラーニングにより、美術や音楽を生成するプロジェクトMagentaを立ち上げました。Magentaの目的の1つは、プロジェクトの研究を紹介することでもあり、いくつかの論文のレビュー記事を公開しています。 今回のレビュー記事で紹介しているのは、"A Neural Algorithm of Artistic Style"という論文です。これは、ディープラーニングで画風変換をする研究が書かれた論文で、結構話題にな
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