[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング20 (1002ﾚｽ)
上下前次1-新
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索 歴削→次ｽﾚ 栞削→次ｽﾚ 過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
536: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z) 2018/09/22(土)11:25 ID:K4iJB0qOa(2/3) AAS
流行りのディープラーニングやりたいのはわかるけどさ
データ集めるのもチューニングするのも難しいから、初心者が自前のデータでやるのは難しいと思うよ
まずはSVMとか決定木みたいな古典的な手法から入るべき
データが少なくてもそこそこ上手くいくから
537: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z) 2018/09/22(土)11:26 ID:K4iJB0qOa(3/3) AAS
ディープラーニングだけが機械学習じゃないよ
538: (ﾜｯﾁｮｲ 8667-SLjp) 2018/09/22(土)11:28 ID:IfrUT1bl0(2/3) AAS
自分はそのつもりっす。方式による計算量の多寡の検討もつかないのでまずは一通り遊んでみる
539(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) 2018/09/22(土)13:26 ID:fcKY0ssXa(1/4) AAS
このスレってnlp ネタ殆ど出ないよな。あんまやってる人いないのかな。
allennlp 使いたいけど評判どう？ 知ってたら教えて
540(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sd62-EYNp) 2018/09/22(土)13:47 ID:+pucmWord(1) AAS
>>539
このスレは超初心者救済スレだから。LSTMもattentionもまったく出てこないw
AllenNLPは良くできてるけど少しハードル高いかも、仕様の把握が面倒
541: (ﾜｲｰﾜ2 FF8a-wH+P) 2018/09/22(土)13:48 ID:xOVRbYWfF(1) AAS
nipless
542: (ﾜｯﾁｮｲ 8667-SLjp) 2018/09/22(土)13:51 ID:IfrUT1bl0(3/3) AAS
ダジャレスレ
543(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) 2018/09/22(土)13:56 ID:fcKY0ssXa(2/4) AAS
>>540
サンクス、そう言えば rnn の話し見ませんね。
やっぱドキュメント読まないとダメか… pytorchもわからんとダメ？
544(2): (ﾜｯﾁｮｲ 6220-Mczu) 2018/09/22(土)17:59 ID:QjN0TaMB0(1) AAS
ここに書いても無駄だろうけど
Attentionした時間順を特徴に埋め込んでから
CNNでその時間を考慮しつつ、初期層含め各層の時間情報を参照しながら畳み込む
ってモデルさっさとでないかなぁ
sota必至だから早く論文出てほしい
脳はやってる
外部ﾘﾝｸ[php]:www.eurekalert.org
でも既存の機械学習では、初期の特徴に時間を付与することはほとんどやってない
RNNやLSTMが上手くいってないのは、初期から時間情報を連続的に把握して時間変化率を学習できないからだよ
いくら微分しても変化率とっても、初期状態からの時間情報を連続的に把握できないから学習できてない
一方、音声を特徴とする場合、ほとんどシークタイムが特徴に自動的に含まれるから
処理はクソ重くなるけど、高品質な結果が得られる
人間に置き換えても一緒
感覚器官は注意と畳み込みを同時に行いながら、それらの順でシーケンスを伝えて
脳はこの順番を記憶している
545: (ﾜｯﾁｮｲ 2e80-OXKd) 2018/09/22(土)18:13 ID:tW/Yy4gZ0(1) AAS
機械学習もいいが、センサーにはかなわん
ブラックボックスの中のものを重さや振った時の音で予測する・・・なんて回りくどいぜ
X線撮影で確認しろ
未来予測ならワームホール望遠鏡だ！
546: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) 2018/09/22(土)19:40 ID:fcKY0ssXa(3/4) AAS
長崎は勝たないと脱落するぞ
547: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) 2018/09/22(土)19:41 ID:fcKY0ssXa(4/4) AAS
ごめん、誤爆 orz
548(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sd62-EYNp) 2018/09/22(土)21:29 ID:2qFIpkAdd(1) AAS
>>543
ドキュメントをなぞるだけなら不要
549: (ﾜｯﾁｮｲ 6976-uN3A) 2018/09/22(土)22:34 ID:z+m4dANi0(1) AAS
>>503
デフォルト設定は貧弱
カスタマイズありきで拡張性は高いんだけど、使いこなせないなら、旧版をずっと使い続けた方がよさそう
こんなツールの設定コマンドを覚える暇があったら他にやらなければならないこと五万とあるだろ
俺は覚えるつもりだけど・・・
550(1): (ﾜｯﾁｮｲ 65a5-tCrn) 2018/09/23(日)12:44 ID:bLvK9Iso0(1) AAS
俺みたいな雑魚はまずnumpyとpandasとmatplotlibを使いこなせるように頑張るとこからだな
551(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) 2018/09/23(日)15:05 ID:/sY9qa+Ta(1) AAS
>>550
的を得てるけど、深層学習が目的なら keras のサンプルでも動かすとモチベーションが保ちやすい
>>548
了解。ボチボチ覚えるつもりではいます
552(1): (ﾜｯﾁｮｲ f11e-Y82R) 2018/09/24(月)02:46 ID:igBDxXXr0(1) AAS
>>544
カプセルネットワークみたいにベクトルに拡張して空間情報とするのは？
553(1): (ﾜｯﾁｮｲ 69c3-onpN) 2018/09/24(月)04:22 ID:6dcTB1Rg0(1) AAS
>>544
マルコフ連鎖をモデルの中に組み込めば良いんじゃ無い？
でも微分で消えてしまうのかな．
554(2): (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-V+nN) 2018/09/24(月)09:09 ID:ekT6BbXIa(1) AAS
>>551
chainerのサンプルコードの方が楽。
555: (ｽｯｯﾌﾟ Sd62-EYNp) 2018/09/24(月)12:16 ID:lNNMZfDzd(1) AAS
>>554
まだ使ってる人いるのか
556(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) 2018/09/24(月)12:26 ID:VhNQr7Aka(1) AAS
>>554
オワコンの名前をあげていちいち絡むな
外部ﾘﾝｸ:trends.google.co.jp
557(1): (ﾜｯﾁｮｲ c252-Mczu) 2018/09/24(月)16:12 ID:6L+7kJR10(1) AAS
>>552
カプセルネットワークの手法だと
各層で獲得した特徴同士の空間的相対位置は正確になるけれど
それでは汎用性がない
脳は空間的相対位置を崩す事もできる
これは記憶している各時間情報を参照して相対位置すら入れ替え可能だからできる
注目した部分の特徴だけを切り取って、別物として貼り付けるのではなく
一定の連続的時間情報部分を切り取って、その部分の特徴を別の連続した時間情報の一部分をキーとして
完全に連結させることができる
だから本当の汎用性を獲得するためには、時間情報の連続的把握が絶対に必要になる
>>553
マルコフ性はこの場合適さない
何故ならば、脳と同様の構造を獲得するためには
過去、現在、未来すべての情報を参照する必要性があるから
558(1): (ﾜｯﾁｮｲ c68a-tHrl) 2018/09/24(月)16:27 ID:5edCpy4L0(1) AAS
過去・現在・未来の区別は単なる幻想にすぎない アインシュタイン
559: (ｴﾑｿﾞﾈ FF62-wH+P) 2018/09/24(月)17:28 ID:Kttr1loZF(1) AAS
そうやね
560: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z) 2018/09/24(月)18:08 ID:G1aPepRna(1/2) AAS
>>558
マルコフ連鎖的なレスやな
561(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-Om/S) 2018/09/24(月)18:51 ID:FnEn+Nhsa(1) AAS
>>557
解き方知ってるんじゃないの? 自分で論文を書いた方が早いのでは。
562: (ﾜｯﾁｮｲ c980-yqSl) 2018/09/24(月)19:11 ID:Kxio7RVg0(1/2) AAS
外部ﾘﾝｸ:qph.fs.quoracdn.net
563: (ﾜｯﾁｮｲ c51d-p43F) 2018/09/24(月)21:11 ID:gWQCW5YD0(1/2) AAS
隠れマルコフモデルを覚える前にマルコフモデルを覚えましょう。
564: (ﾜｯﾁｮｲ c51d-p43F) 2018/09/24(月)21:12 ID:gWQCW5YD0(2/2) AAS
ついでに言うとウィナー過程とマルチンゲールも知っとけ
565: (ﾜｯﾁｮｲ c980-yqSl) 2018/09/24(月)21:12 ID:Kxio7RVg0(2/2) AAS
じゃあ待ち行列の勉強から
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
あと 437 ﾚｽあります
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ
ぬこの手 ぬこTOP 0.026s