[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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204: (ﾜｯﾁｮｲ f13c-wV/9) 2019/01/23(水)05:00 ID:uD/CD71q0(1/3) AAS
>>203
1. 膨大なデータ → 現象を説明可能なモデル
2. モデル → 現象の予測
1のステップ(fit)は帰納的
2のステップ(predict)は演繹的
公理系とか持ち出すと宗教くさくて嫌だけど
1で作られたモデルが他のモデルから導出できなければ
モデルは公理ということになる
ディープラーニングを例に考えるとモデルはニューロンと活性化関数の集合
{ニューロン, 活性化関数}から演繹的にモデルが導出可能だから
省1
205: (ﾜｯﾁｮｲ f13c-wV/9) 2019/01/23(水)05:42 ID:uD/CD71q0(2/3) AAS
最後の一文はなんか伝えきれてないな
定義1 NAND回路を次の定義とする
0 NAND 0 → 1
0 NAND 1 → 1
1 NAND 0 → 1
1 NAND 1 → 0
定理1. いかなる論理回路もNAND回路の組み合わせで表現できる
この場合、定義1は公理
定義2. ニューラルネットワークを次の定義とする
y = f(Wx+C)
省2
210(2): (ﾜｯﾁｮｲ f13c-wV/9) 2019/01/23(水)08:42 ID:uD/CD71q0(3/3) AAS
>>208
帰納と演繹のはざまには真実(公理)が埋まってるからだよ
小学生が教室でウンコ漏らしたとする
漏らした張本人は「周りの人くっさいだろうなぁ」と考える(演繹)
周りの生徒は匂いから「誰かウンコ漏らしだろ」と考える(帰納)
教室がクサイのは変わらないよ?
でも漏らした加害者と周りの被害者は区別する必要があるだろ?
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