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【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング26 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/
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226: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb10-vzjJ [153.131.102.129]) [] 2019/10/13(日) 20:04:55.16 ID:Fxu1r5BT0 >>225 線型結合して関数を通して また線型結合して関数を通して の繰り返しでなぜ高次元になるの？ 関数によって非線形になるなら判るけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/226
227: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) [] 2019/10/13(日) 20:33:11.99 ID:llG9wcVha >>226 非線形な活性化関数噛ませるでしょ普通 自然に高次元になるんじゃなくてそうなる様にしてるんだよ、ニューロン数は自由に決められるから http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/227
232: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 653c-b92j [118.240.95.156]) [sage] 2019/10/13(日) 21:45:22.38 ID:kaSZg9r20 >>226 ちょうどいいので>>220で示したXORを例に説明しよう 入力が2次元である(x1, x2)を拡張して3次元の(x1, x2, x3)にしようと思う つまり (0, 0, a) → 0 (0, 1, b) → 1 (1, 0, c) → 1 (1, 1, d) → 0 が出来て(a, b, c, d) = (0, 1, 1, 0)を設定できれば、平面z=0.5で2つの領域に分離できる すなわちx3をx1, x2から作れれば良いので a = w11・x1 + w12・x2 b = w21・x1 + w22・x2 c = w31・x1 + w32・x2 d = w41・x1 + w42・x2 として(w11, w12) = (1, 1), (w21, w22) = (1, 1), (w31, w32) = (1, 1), (w41, w42) = (1, -1)のような重みを設定する a, b, c, dの式をよく見てみると、これは２個のニューロンを1層分増やした式そのものである つまり層を1層増やすということは、次元を増やすことと同値である http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/232
233: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 653c-b92j [118.240.95.156]) [sage] 2019/10/13(日) 21:46:31.38 ID:kaSZg9r20 >>226 ちょうどいいので>>220で示したXORを例に説明しよう 入力が2次元である(x1, x2)を拡張して3次元の(x1, x2, x3)にしようと思う つまり (0, 0, a) → 0 (0, 1, b) → 1 (1, 0, c) → 1 (1, 1, d) → 0 が出来て(a, b, c, d) = (0, 1, 1, 0)を設定できれば、平面z=0.5で2つの領域に分離できる すなわちx3をx1, x2から作れれば良いので a = w11・x1 + w12・x2 b = w21・x1 + w22・x2 c = w31・x1 + w32・x2 d = w41・x1 + w42・x2 として(w11, w12) = (1, 1), (w21, w22) = (1, 1), (w31, w32) = (1, 1), (w41, w42) = (1, -1)のような重みを設定する a, b, c, dの式をよく見てみると、これは２個のニューロンを1層分増やした式そのものである つまり層を1層増やすということは、次元を増やすことと同値である http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/233
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