[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング11 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
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575: 2017/01/10(火)01:27 ID:N/5FQeNb(1) AAS
おまいらマジで頭よかったんだな
てっきり知能ポエムしか書けない連中だと見下してたわ
576: 2017/01/10(火)01:31 ID:N74TPYKx(6/14) AAS
つまり、オートエンコーダは、異なる入力に対して異なる結果になるように重り行列を最適化する。
(多数の入力が同じ結果にならないように最適化)
オートエンコーダで次元を下げるとかっていう話は実は二の次の話。
577(1): 2017/01/10(火)01:38 ID:N74TPYKx(7/14) AAS
上の情報だけで、つまりって言っちゃ、やや飛躍があるな。
共分散行列の固有ベクトルがはる空間
に入力ベクトルを持ってくることで上手くベクトルが分散してくれる
578(2): 2017/01/10(火)01:53 ID:/W/3Nfpm(1) AAS
畳み込みニューラルネットワークのフィルタってサイズの大きさどう設定すりゃいいの？
あと全結合層の層数って増やす意味ある？
579: 2017/01/10(火)06:52 ID:Lw+Ts/nh(2/2) AAS
>>577
固有値の大きな固有ベクトルから順に得られるかどうか判らないのでは？
580(1): 2017/01/10(火)07:36 ID:N74TPYKx(8/14) AAS
？
質問がよく分からない
どんな状況下にあるか、自分で手を動かして考えてみてください
581: 2017/01/10(火)08:32 ID:rVEdN69p(1) AAS
いまどきの国立大以上の工学部では
ディープラーニングの演習もあるのかしらん？
582(1): 2017/01/10(火)11:14 ID:/a9Ojlhv(1) AAS
オートエンコーダは、非線形性があるところは違うだろ
一層毎に非線形性があるんだから、スタックする意味もあるし
583(1): 2017/01/10(火)11:59 ID:N74TPYKx(9/14) AAS
>>582
それっていちいち突っ込むところ？
恒等写像の場合である程度重みの最適化の足掛かり掴んでるから十分だろ？
文句があるならカーネル関数使った主成分分析方法があるからそれ使え。
584: 2017/01/10(火)12:24 ID:VX/m3eLk(1/2) AAS
>>583
主成分分析しか知らないって言えばいいのにwww
585: 2017/01/10(火)12:26 ID:K8NZx8C0(1/2) AAS
だいたい積層オートエンコーダを質問してるのに、何で延々と主成分分析の話しをしてるんだか w
積層オートエンコーダ == 主成分分析 では断じてないことさえ分からんのかw
586: 2017/01/10(火)12:28 ID:N74TPYKx(10/14) AAS
何かろくに理論知らないクズ野郎しかしいないって思いたくないんだが‥‥
(そもそもこっちはただのサラリーマンだし)
587(2): 2017/01/10(火)12:29 ID:BtJxF5z4(1/3) AAS
>>580
寄与率の大きな固有ベクトルから順に結合として得られる保証があるのかってこと
固有ベクトルの個数は隠れ層のユニット数だろうけど
それが寄与率の大きなものから順に得られるのか？
588(2): 2017/01/10(火)12:32 ID:N74TPYKx(11/14) AAS
ハイハイ分かった分かった
オートエンコーダ経由での物理現象の説明はこっちはわかりません。
自分で調べてください。
ちなみにオートエンコーダでの次数下げは単独でユニット数減らすだけ
589: 2017/01/10(火)12:39 ID:K8NZx8C0(2/2) AAS
>>588
これ、笑うところ？www
| ちなみにオートエンコーダでの次数下げは単独でユニット数減らすだけ
590: 2017/01/10(火)12:41 ID:VX/m3eLk(2/2) AAS
>>588
表面しか見れないんだな。
deep learning は全然知らないと言えばいいのに
591: 2017/01/10(火)12:43 ID:N74TPYKx(12/14) AAS
単独で中間層のユニット数減らすだけ！
592: 2017/01/10(火)12:44 ID:N74TPYKx(13/14) AAS
そもそも>>570でなんで積層にしてるかいてるでしょ
593: 2017/01/10(火)12:48 ID:N74TPYKx(14/14) AAS
あーこんな頭の悪いやつのせいで昼休み無駄になった
594: 2017/01/10(火)13:30 ID:s989ZmsY(1/2) AAS
最終的且つ不可逆的な解決に向け相互努力を誓います
595(1): 2017/01/10(火)13:44 ID:s989ZmsY(2/2) AAS
>>571
おまえは何を言っているのだ？
主成分分析なんて固有値や固有ベクトルそのものだろ
596(1): 2017/01/10(火)13:53 ID:a6nVb6Xo(1) AAS
昼休みこんなところで鬱憤を晴らすサラリーマンねぇ
仕事できる子なのか不安
597(1): 2017/01/10(火)14:52 ID:HuxjibLD(1) AAS
バックグラウンドの数学的な話はわかって無くてなんとなくで使っているのですが
WekaでBayesnetを使ってクラス分類をしているのですが、
理想よりだいぶ正解率が低いので、その原因を知りたいと思っています
(どの変数が悪影響を及ぼしてるのかとか)
そのようなことは可能でしょうか？
また、「ガウス分布に当てはめれば分類モデルの誤差が見積もれる」
みたいな話を聞いたことがあるのですが、これはどういうことでしょうか？
598(1): 2017/01/10(火)15:06 ID:UBJKCQag(1) AAS
無の字の使い方を学習させると
誰が自演書き込みしてるのか判るな
599: 2017/01/10(火)15:08 ID:BtJxF5z4(2/3) AAS
>>598
正解率はどのくらいか判ってるのか
600: 2017/01/10(火)15:11 ID:BtJxF5z4(3/3) AAS
>>595
理解できてないならレスしなくて良い
601(1): 2017/01/10(火)21:55 ID:5Ydwym5y(1) AAS
>>597
じゃあ使うなまず数学やれよ
数学やらない奴は使うなよ
602(3): 2017/01/10(火)23:19 ID:6tVxUfvD(1/2) AAS
>>587に誰か答えないんかな？
画像認識やったことないからフィルターサイズの決め方なんて知らない。
認識したい対象(文字とか？)のサイズとか、どこまでエッジを拾いたいかで決めんのかね？
(あるいはサイズ違いのフィルターを繰り返す？)
603: 2017/01/10(火)23:23 ID:6tVxUfvD(2/2) AAS
失礼しました
>>587でなく>>578です
604: 2017/01/11(水)05:53 ID:W9WOgN09(1) AAS
>>602
ここでレスがあったとしても本当の事か判らない
実際に確かめてみるしかない
サイズを変えてデータを取って分析しろ
データ分析くらいできるのだろ
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