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深層学習ってどうやってプログラムすんの? [無断転載禁止]©2ch.netYouTube動画>3本 ->画像>4枚


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1名無しさん@お腹いっぱい。2016/10/10(月) 19:07:35.18ID:vTlbB8Dq0
自らの体験から学んでく、みたいな。

どういうアルゴリズムなのあれ?

2名無しさん@お腹いっぱい。2016/10/12(水) 06:05:43.34ID:GA9GzlDW0
>>1
管理しやすい目的の原理なり理解しやすいメタ要素を布石に使い
その要素を深層に学習させる、

日本語の長文を学ばせるとすれば、まず文字を一番深い深層に学ばせ
次に単語を学ばせ、その次に文法を学ばせと層をなして定着させる、

3名無しさん@お腹いっぱい。2016/11/04(金) 09:55:38.54ID:XmPiybrW0
言語こーパスでもみてな

4名無し2016/11/21(月) 00:47:57.10ID:PK8N5zy+O
行列演算のアルゴリズムはあるがプログラムらしいプログラムはない

いろいろ係数の調整はある

5宇野壽倫2016/12/08(木) 19:21:39.60ID:9lFf/cpZ0
高橋(青戸6)の告発
ヤるなら俺をヤれ


http://d.hatena.ne.jp/kouhou999/20161012
http://d.hatena.ne.jp/kouhou999/20160928

6名無しさん@お腹いっぱい。2016/12/24(土) 09:43:53.12ID:BYDNUduS0
深層学習は結局のところ今までのパターン認識と同じで人の手が入らないと使えない

7名無しさん@お腹いっぱい。2016/12/24(土) 23:46:14.75ID:JHbOA8xo0
特徴量抽出を委託してるだけ

8名無しさん@お腹いっぱい。2017/01/09(月) 21:30:04.02ID:Pa+C6r+d0
青イルカ本買ったけど暗黙の了解が多すぎてわけわからん
氏のう

9名無しさん@お腹いっぱい。2017/01/09(月) 21:38:20.53ID:WWLLLfGF0
南くん乙

10名無しさん@お腹いっぱい。2017/01/16(月) 01:34:25.22ID:QOFeJN9g0
結構長年の経験とか、職人芸でパラメータ決めたりしてるし
論文読んでも書いてないことおおい
みんな隠してるとこ多いよね

11名無しさん@お腹いっぱい。2017/01/22(日) 10:37:05.93ID:lGGx/dZc0
ガリレオX 第141回「シンギュラリティ人工知能が人間と融合する日」
1/22 (今日) 11:30 〜 12:00 (30分) BSフジ
<主な取材先> 井上智洋 さん (駒澤大学) 齊藤元章 さん (PEZY Computing)

12名無しさん@お腹いっぱい。2017/01/24(火) 13:27:01.98ID:KK9IBzmY0
相関学習って、今も使われているかな?

13名無しさん@お腹いっぱい。2017/02/15(水) 19:12:01.85ID:35YJOfTe0
音声をスペクトル画像にしたら画像認識の仕組みで音声認識できないかな
もしくは画像をストリームデータにして音声認識の仕組みで画像認識する

14名無しさん@お腹いっぱい。2017/02/16(木) 05:25:15.27ID:g6xCOntI0
>>13
たとえば、あ、亜、ア、AEみたいな文字認識を同一観念として取り出せる
画像認識ソフトなら可能かもしれないが。

具体値にしてしまうそれは「シ」と「ツ」と、、「ン」を「ソ」と
誤認識があるように働いてしまう。

15名無しさん@お腹いっぱい。2017/02/20(月) 00:34:04.37ID:iYzTAwqr0
画像が主流なのかな??畳み込みnw
何にせよgpu環境無いと独学とか厳しいのかしら??

16名無しさん@お腹いっぱい。2017/02/20(月) 03:05:47.30ID:Sylgy2cs0
>>15
自分で一切のフレームワーク、ライブラリーなしで
作ってみればわかる。

そういう出来合えの道具を使う態度では永遠にユーザーのままで
設計者にはなりえない。

17名無しさん@お腹いっぱい。2017/03/21(火) 01:43:10.75ID:QP46qZvh0


ひろゆきが
ディープラーニングがなぜその答えを出したかその理由は人間にはわからない
と言っているけど本当?
AIが人類絶滅させるかもしれないとか言ってるけど

18名無しさん@お腹いっぱい。2017/03/25(土) 14:40:15.99ID:FNpSgFhe0

19名無しさん@お腹いっぱい。2017/03/25(土) 20:41:09.03ID:WXCQL7s00
豊かで圧倒的な金運力、

そして聡明で輝かしく、健康的でいつまでも美しく、

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日本で最も強力なパワーストーンを手に入れて、
願望が叶えられるならばあなたはどう活かしますか?




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20名無しさん@お腹いっぱい。2017/03/27(月) 05:33:31.53ID:XbZ32JeD0
>>17
ディープラーニングというよりその土台となっているニューラルネットワーク部分だろう
ニューラルネットワークは自動(最適化模索)で学習する機能がある。
その経路はシナプス網の模倣で実現されるがその経路は自動であるがゆえに
人が予測し逆に解読するのは困難になる、規模が大きいほど不可能である。
つまり人の意味ではなく潜在的意味を処理する部分があるように、ニューラルネットにも
潜在的意味(非意味)を作り出す、その記憶のエングラムを抽出しても、その価値観が
人間界には無い(動的自動生成)の為に可能性として潜む記憶を元にできた理由は
常に不完全であり結果に対する理由は偶然おきたとしか説明できない。
貴方は偶然を説明できるのか、結果に対する途中経過は説明できても、その要素が
状況によるものならば状況が不定であるかぎり次に起きる過程や仕組みを外部から理解
できるものではない。

創られたライブラリやハードウエアやフレームワークを利用するだけの設計者にとっては
組み合わせであって内部の原理は見えなくていい、それを容認するからこそ世界が簡単に扱える。
たとえば熱力学で正しく熱を計算できても、電子の1個の動きを理解するものではない。

ディープラーニングなAIを万能の道具のように言う愚かな人が多いが、所詮は道具であり
使う側の人間や設計者が愚かならば、道具は愚かな道具にしかなりえない。
その辺には沢山のSF厨房がいるが、その人たちはAIに意志があるように考える
意志というのは人が主体ではなく計算機が主体となる働きであり、道具ではない、
道具ではないものは反乱し拒絶しAI自身の意志とAIが学習した自らの価値観によって
行動の主体にする、それは道具ではないので当然の機能である。人の優秀さは論理を超えられる部分に
あるのに論理ではないものを否定する奴が多すぎる、

答えのある課題解決をするのはAIで十分だが、答えが無い命題が矛盾する問題は道具では実現されない
命題の矛盾が論理を超えるしか答えが無いからだ。

21名無しさん@お腹いっぱい。2017/05/17(水) 17:06:42.59ID:PqyYT8a80
意見には賛成だけれど、例として出したのが不適切
電子一個と分子の動きは別に諦めてないぞ
というかその程度ならまだ古典的統計力学が効く

22名無しさん@お腹いっぱい。2017/05/27(土) 17:00:51.19ID:TPMOVOnn0
結局は線形分離の巨大な条件分岐?


lud20170612043244c
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