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【統計分析】機械学習・データマイニング20 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング20 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/
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544: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6220-Mczu) [] 2018/09/22(土) 17:59:22.10 ID:QjN0TaMB0 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 https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-08/nuos-hyb082818.php 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/544
545: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2e80-OXKd) [sage] 2018/09/22(土) 18:13:18.49 ID:tW/Yy4gZ0 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！ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/545
546: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/22(土) 19:40:46.36 ID:fcKY0ssXa 長崎は勝たないと脱落するぞ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/546
547: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/22(土) 19:41:06.05 ID:fcKY0ssXa ごめん、誤爆 orz http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/547
548: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sd62-EYNp) [sage] 2018/09/22(土) 21:29:54.41 ID:2qFIpkAdd >>543 ドキュメントをなぞるだけなら不要 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/548
549: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6976-uN3A) [] 2018/09/22(土) 22:34:55.25 ID:z+m4dANi0 >>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・・・ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/549
550: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 65a5-tCrn) [sage] 2018/09/23(日) 12:44:56.23 ID:bLvK9Iso0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/550
551: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/23(日) 15:05:02.43 ID:/sY9qa+Ta >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/551
552: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f11e-Y82R) [sage] 2018/09/24(月) 02:46:29.51 ID:igBDxXXr0 >>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？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/552
553: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 69c3-onpN) [] 2018/09/24(月) 04:22:26.78 ID:6dcTB1Rg0 >>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． http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/553
554: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-V+nN) [] 2018/09/24(月) 09:09:25.13 ID:ekT6BbXIa >>551 chainerのサンプルコードの方が楽。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/554
555: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sd62-EYNp) [sage] 2018/09/24(月) 12:16:47.58 ID:lNNMZfDzd >>554 まだ使ってる人いるのか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/555
556: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/24(月) 12:26:29.26 ID:VhNQr7Aka >>554 オワコンの名前をあげていちいち絡むな https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&q=tensorflow,chainer http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/556
557: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c252-Mczu) [] 2018/09/24(月) 16:12:04.69 ID:6L+7kJR10 >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/557
558: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c68a-tHrl) [sage] 2018/09/24(月) 16:27:32.53 ID:5edCpy4L0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/558
559: デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FF62-wH+P) [] 2018/09/24(月) 17:28:14.05 ID:Kttr1loZF そうやね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/559
560: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z) [] 2018/09/24(月) 18:08:33.46 ID:G1aPepRna >>558 マルコフ連鎖的なレスやな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/560
561: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-Om/S) [sage] 2018/09/24(月) 18:51:54.57 ID:FnEn+Nhsa >>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。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/561
562: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c980-yqSl) [] 2018/09/24(月) 19:11:49.55 ID:Kxio7RVg0 https://qph.fs.quoracdn.net/main-qimg-f5ea2024de1c0fc8c5b0830450deba7e http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/562
563: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c51d-p43F) [sage] 2018/09/24(月) 21:11:14.88 ID:gWQCW5YD0 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。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/563
564: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c51d-p43F) [sage] 2018/09/24(月) 21:12:22.33 ID:gWQCW5YD0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/564
565: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c980-yqSl) [] 2018/09/24(月) 21:12:23.12 ID:Kxio7RVg0 じゃあ待ち行列の勉強から http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/565
566: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c68a-tHrl) [sage] 2018/09/24(月) 21:42:12.44 ID:lJZK7+QF0 連休に行楽地へ行って体験しよう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/566
567: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z) [] 2018/09/24(月) 22:10:45.88 ID:G1aPepRna >>556 どっちも使った事なさそう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/567
568: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 65a5-tCrn) [sage] 2018/09/24(月) 23:18:47.49 ID:OwMqA+EG0 初歩的な質問なんだけど、tensorflowやkeras、pytorchの違いは文法的な作法だけ？ 機械学習の本1冊目だけど実践しながら読み終えて完全に理解はしてないけど深層学習も興味あるしやってみたいなと思うんだけど、みんながフレームワーク選ぶ基準教えてほしい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/568
569: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f981-XmAP) [sage] 2018/09/25(火) 00:45:33.33 ID:G04XkrxS0 ・define and runとdefine by run、まあこの違いはなくなりつつある ・分野によって使われやすいのが違う気がする、arXivみてそんな気がしてるだけで統計とかはないけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/569
570: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c252-Mczu) [] 2018/09/25(火) 01:01:38.10 ID:Rmy45yvb0 >>561 論文を書くためには結果が必要だけど この手法は脳の構造模倣だけに凄まじい量のデータが必要になるのは明白 つまり現実的には、この畳込みモデルを適用したGANも組み込む必要があって 作業量的にも計算量的にも個人ではまず無理 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/570
571: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2d8a-9DVt) [sage] 2018/09/25(火) 03:35:03.53 ID:LXnmrKE+0 割込も体験するべき http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/571
572: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-Om/S) [sage] 2018/09/25(火) 04:07:52.14 ID:IDRi2Kjza >>570 仮に他人の論文があっても実現はできないと言ってるように聞こえる。 個人でできる範囲で成果を取った方が有益かもね。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/572
573: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-wHMa) [sage] 2018/09/25(火) 14:23:16.83 ID:NL395plNa 回帰における学習でデータ正規化を行った上で得られたモデルを使う場合は学習時の正規化で使った平均・標準偏差を使って入力値を変換しなければいけないと思うんだけど、 scikit-learnの使い方紹介記事とか読むとtrain_test_splitで訓練・テストデータ分離して各々別々にfit_transformで正規化している記事が大半で訓練・テストデータが異なる値で正規化されてしまうことになる これは訓練・テストデータが大量にあればどうせ平均・標準偏差は変わらないだろうというだけの認識でいいの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/573
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