[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング8©2ch.net (1002ﾚｽ)
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834: 2016/07/23(土)03:49 ID:XlHlwt0X(1) AAS
少しだけでも勉強するといいんじゃないか… そういえば、BP の的外れな書き込みはなくなったな
835: 2016/07/23(土)10:28 ID:xhKfKXsq(1) AAS
みんなライブラリでoptimizeしてるだけになったから
836: 2016/07/23(土)12:00 ID:6lYjBmg5(1) AAS
>>833
ネアンデルタール人は社会的学習能力は劣らないが
現代人に比べて個性的学習能力が劣るらしい
837(1): 2016/07/23(土)12:02 ID:TmMz3ALX(1) AAS
>>833
アルファベットで書かれた文章を見て
英語なのかドイツ語なのかフランス語なのかイタリア語なのかスペイン語なのか
ローマ字なのかどうやったら区別できると思う？
各文字の出現頻度の平均は意味があると思う
838: 2016/07/23(土)16:57 ID:qvOEX40T(1) AAS
俺様が参入してやるか
839: 2016/07/23(土)21:42 ID:KzKU6eO/(1/2) AAS
>>837 はユニグラムの例だけどその仲間を挙げてみる
Aは有限集合、Rは実数の集合
A^nはAの元を文字とする長さnの文字列の集合（直積）
A^*はAの元を文字とする任意長の文字列の集合（自由モノイド）
RXは集合Xの元を基底とする実数上のベクトル空間（自由ベクトル空間）
ユニグラム = バッグオブA : A^* -> RA
abbca -> 2a + 2b + c
バイグラム: A^* -> RA^2
abbca -> ab + bb + bc + ca
スキップグラム: A^* -> (RA, RA)のテンソル積 = RA^2
abbca -> a(2b) + b(a + b + c) + b(2a + b + c) + c(a + 2b) + a(b + c)
= 3ab + ac + 3ba + 2bb + 2bc + ca + 2cb
富豪グラム: A^* -> RA^*
abbca -> 2a +...+ c + ab +...+ ca + abb +...+ bca +...
計算間違いしてたらゴメン
840: 2016/07/23(土)22:08 ID:KzKU6eO/(2/2) AAS
間違えちゃった
スキップグラムではなくてウィンドウサイズ２のスキップグラムもどき
スキップグラムの文脈の部分ををバッグオブしたもの
キリがないので間違えを見つけてももう書きません
841: 2016/07/24(日)01:11 ID:JffbOgIb(1) AAS
ディープラーニングによる画像認識において
隣接するピクセルの情報つまり局所特徴は初めのほうの層で考慮されているのでは？
同様に自然言語処理でも入力層でいきなりnグラムを突っ込まなくてもいい気がする
突っ込んでもいいけど
842: 2016/07/24(日)01:14 ID:lGJdy9QK(1) AAS
CNNによる自然言語処理とかすでにやられてますね
843: 2016/07/24(日)05:36 ID:LQ7Kwo+c(1) AAS
C言語で人工知能作りたい！
外部ﾘﾝｸ[html]:oshiete.goo.ne.jp
844: 2016/07/24(日)12:24 ID:UYHayHlQ(1/2) AAS
Cはクラスがないから地獄だ
845(1): 2016/07/24(日)13:23 ID:wdZTIji9(1) AAS
構造体に関数テーブル持てばクラスとして使えるしそこはそれほど地獄ではない
846: 2016/07/24(日)13:29 ID:WlpMf7aL(1) AAS
XViewもあったし
847: 2016/07/24(日)13:29 ID:YEnNVMAZ(1) AAS
素人プログラマ向けのスレかよw
848: 2016/07/24(日)14:22 ID:dSIegEe0(1) AAS
別にコホーネンを暑く語っても良いのよ
849: 2016/07/24(日)16:05 ID:1uU2ve1S(1) AAS
連想記憶は進化してるの？
850: 2016/07/24(日)19:55 ID:UYHayHlQ(2/2) AAS
>>845
コンストラクタとデストラクタはどうすんの？
851: 2016/07/24(日)19:56 ID:3YDRUQTp(1) AAS
malloc と free に決まってるだろ
言わせんな恥ずかしい
852: 2016/07/24(日)20:09 ID:GWPH5NVc(1) AAS
wwww
853(4): 2016/07/24(日)21:03 ID:vG4gIeKF(1/2) AAS
memset（ちらっ）
>>360 ゲームネタ
巡回セールスマン問題をパックマンとみなして強化学習する（じふあにめ）
Using Deep Learning to Optimize the "Traveling Salesman" Problem
外部ﾘﾝｸ:www.reddit.com
すてーとおぶざあーと（ゆーちゅーぶ）
Deep Mind Playing Montezuma's Revenge with Intrinsic Motivation [video]
外部ﾘﾝｸ:news.ycombinator.com
二つ目にいたっては読むことははなからあきらめているし
一つ目も文字判定しただけなんだけど次のブログを思い出した: Mean field games
外部ﾘﾝｸ:terrytao.wordpress.com
ブログ内に勾配流からフォッカープランクの導出は書いてある
蛇足だけど最後にシュレディンガー方程式を付け足すことができる
勾配流 -> ランジュバン -> フォッカープランク -> シュレディンガー
勾配流にガウシアンで乱歩の要素を入れるとランジュバン方程式になり
ランジュバン方程式を通常の偏微分に書き直すとフォッカープランク方程式になり
フォッカープランク方程式をゲージ変換すると（ユークリディアン）シュレディンガー方程式になる
強化学習は扱う問題が複雑なので敬遠してきたけど
Q-学習に限らず強化学習は孤立した技術ではないんだろうなと思いました（かしこ）
854: 2016/07/24(日)21:24 ID:5J1ShuAC(1) AAS
>>360
何を今更、ずっと応用され続けてるじゃん
ゲームAIとして、つか一番使われてきたジャンルでしょうに
855: 2016/07/24(日)22:19 ID:vG4gIeKF(2/2) AAS
このドキュメンタリーは深層学習とゲームの関わりを
その誕生から現代に至るまでの激動の歴史の中を生き抜いた市井の人々の目を通し
現代のオタク達に生々しく伝える機械学習史に残る貴重な資料となっている
"How to train an artificial neural network to play Diablo 2 using visual input?"
A stack overflow question posted in 2011, then updated in 2012, 2015 and
again in June 2016 with links to various technological breakthroughs in the field.
外部ﾘﾝｸ:www.reddit.com
856(1): 2016/07/24(日)23:31 ID:ceOEfSSG(1) AAS
>>853
>蛇足だけど最後にシュレディンガー方程式を付け足すことができる
>勾配流 -> ランジュバン -> フォッカープランク -> シュレディンガー
蛇足、ほんまやーｗ
857(2): 2016/07/25(月)00:44 ID:abn8f4RH(1/2) AAS
>>856 この辺りに興味があればこの教科書にも導出が書いてあるよ
データ学習アルゴリズム
外部ﾘﾝｸ:www.kyoritsu-pub.co.jp
使うことは滅多にないけど基礎的なことなので
prml等の標準的な教科書にも載ってるかも
858: 2016/07/25(月)00:48 ID:+I9HxGs0(1) AAS
>>857
蛇足に興味を持つと思うの？
859: 2016/07/25(月)02:51 ID:h+Tb1M7H(1) AAS
3層NN カーゴカルトサイエンス
多層NN 科学
860(1): 2016/07/25(月)07:34 ID:5C0zlV8o(1) AAS
>>853
統計物理でドクター取って機械学習やってきたけど、最初に強化学習を知ったとき、
流体や粒子の代わりにＱ値などの流れを見ているみたい、
という感想持ったから別にそんなに斬新な話じゃ無いと思う。
ただ、数式などが似ているからと言って二つのジャンルの架け橋と言い出す
人がいるけどそういう話は所々にギャップや地雷が含まれていることが多いから気をつけた方がいい
861(2): 2016/07/25(月)20:59 ID:mN12+o5A(1) AAS
>>860
機械学習をくりこみ群としてみるのは無謀でしょうか？
862: 2016/07/25(月)21:21 ID:reWN8vEs(1) AAS
>>861
横だけど、スキームにはまれば論文がかけるだろう
863: 2016/07/25(月)23:31 ID:abn8f4RH(2/2) AAS
間違えちゃった
>>853 の最後のブログの変形は次ののもの
hjb := ハミルトン-ヤコビ-ベルマン方程式
hjb -> viscous hjb -> フォッカープランク -> シュレディンガー
hjbにガウシアン乱歩を入れてviscous-hjbにして
viscous-hjbの集団を考えてフォッカープランクにする（多分ここがキモ）
>>861 釣り針デカすぎ
An exact mapping between the Variational Renormalization Group and Deep Learning
外部ﾘﾝｸ[3831]:arxiv.org
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