[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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176(2): 2016/06/12(日)07:23 ID:vVZR4K/C(1/2) AAS
>>130 物理や数学との違いの一つとして多くの方言があるように思う
ターゲットの問題の多様さや人口の多さに起因しているのかもしれない
例えば、同じ自然言語をターゲットにした研究者でも言葉が通じなかったりする
word2vec Explained: Deriving Mikolov et al.’s Negative-Sampling Word-Embedding Method | Omer Levy
Omer Levy](外部ﾘﾝｸ:wp.me
> We found the description of the models in these papers to be somewhat cryptic and hard to follow.
「word2vecイミフ過ぎwww 人間の言葉で書き直したった」盛りましたすみません
目抜き通りで日本人の名前をを見ることがないのは事実かもしれないけど
裏通りに入ると日本人村があったりする
>>65 で挙げた論文はモントリオールのチームだと思うけど普通の物理や数学よりも
日本人密度が高いように思う
ヘシアンの負固有値の数が標高が下がるにつれ少なくなることを観察して
標高の高いところの極値をスキップしやすいオイラー法改を提案している
>>147 に関係した話題だと思う
833(2): 2016/07/22(金)23:29 ID:1AK5T1oz(1) AAS
>>831 人間の脳が処理領域によって大きく構造を変えることができないと思うと
共通する処理が多くなるのは予想できる
実際、自然言語処理に画像処理の手法を用いた例は挙げればキリがないと思う
ただ、違うところも多々あると思う
1. 両者は対象とする問題が異なる
自分は英語の文字を判別できるけど内容は理解できない
画像処理としては百点だけど自然言語処理としては零点だよ
2. ピクセル値に意味あるけどUTF-8の値に意味はない
256値のグレースケールで123と125は似ていると感じる人は多いけど
アルファベットのaとcは似ていると感じる人は少ない
グレースケールで123と125の平均をとって124とするのは意味があるけど
アルファベットのaとcの平均をとってbとするのは大抵意味がない
自然言語の場合、ピクセルに相当するものがあるのか？
あるならばナンジャラホイというだけで難しい気がする
>>176,513,652 はそれぞれの方法で単語間の距離を定めているように見える
938: 2016/07/29(金)23:08 ID:MB8lwOI4(1/3) AAS
今回は特別長いよ
読んでくれるのはありがたいけど
意図を想像してハアハアする程の価値があると思えないよ
バックプロパガンダは人によっては全く面白くないと思う
自分にとっては全く異なるものを音感だけでくっつけた面白さがある
>>65,250,853 はその路線
なぜ今やろうと思ったかは、すごい主観だけどブームが一段落したからだと思う
知見のブームと人のブームは当然ラグがある
ブームの最中は頭の良い人にまかせて ブームが去った後に
ノコノコやってくるというのがこれまでの自分の行動パターン
なぜここに書いたかというと訂正できないから（訂正は甘え）
クヌースさんがプログラミングの達人なのは
デバッグできない環境で鍛えられたからだと聞いたことがある
>>145,176 はわかる人が見ればスキルは一目瞭然
>>250 は失敗例でbotさんもSOINNさんもバカにするつもりはなかったんだけど
そう取られても仕方ない書き方をしてしまった
>>853 やっぱり知の最先端はセクシーでなきゃ
Interview With The Smartest Man In The World - YouTube
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コルベアの部屋と言えば BABYMETAL on Stephen Colbert Show - YouTube
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
大道芸のうまい数学者なのか数学のうまい大道芸人なのかはっきりしてもらおうか
外部ﾘﾝｸ:polymathprojects.org
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