[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)
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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
566: (ﾜｯﾁｮｲ c68a-tHrl) 2018/09/24(月)21:42 ID:lJZK7+QF0(1) AAS
連休に行楽地へ行って体験しよう
567: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z) 2018/09/24(月)22:10 ID:G1aPepRna(2/2) AAS
>>556
どっちも使った事なさそう
568(1): (ﾜｯﾁｮｲ 65a5-tCrn) 2018/09/24(月)23:18 ID:OwMqA+EG0(1) AAS
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
569: (ﾜｯﾁｮｲ f981-XmAP) 2018/09/25(火)00:45 ID:G04XkrxS0(1) AAS
・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
570(2): (ﾜｯﾁｮｲ c252-Mczu) 2018/09/25(火)01:01 ID:Rmy45yvb0(1) AAS
>>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
571: (ﾜｯﾁｮｲ 2d8a-9DVt) 2018/09/25(火)03:35 ID:LXnmrKE+0(1) AAS
割込も体験するべき
572: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-Om/S) 2018/09/25(火)04:07 ID:IDRi2Kjza(1) AAS
>>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。
573(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-wHMa) 2018/09/25(火)14:23 ID:NL395plNa(1) AAS
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？
574: 573 (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-wHMa) 2018/09/25(火)17:49 ID:kAi0n2pKa(1) AAS
ごめん、見た記事では多分最初だけfit_transformして次では単にtransformしてたっぽい
それなら何の問題もないな
575: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-3cGd) 2018/09/25(火)18:05 ID:MY+XQBfWa(1/2) AAS
>>570
相対性理論とか実証は別の人がやることだってあり得る
論文を出すのはできるんじゃね
それが認められるかどうかは内容次第だし
本当に有益ならリソースを持つ組織が実証するし
必要ならその組織に所属すればいいだけ
576: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-3cGd) 2018/09/25(火)18:09 ID:MY+XQBfWa(2/2) AAS
>>573
実際に応用として使用する時に上手く行くかどうかじゃね？
学習に使うサンプルが偏ってたらその値を使って正規化すると
実際に使うときに期待する結果にならないんじゃね？
期待する結果に有意差がなければどっちでも良いんじゃないの？
577(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp71-/e2F) 2018/09/25(火)22:06 ID:niBQlr5vp(1) AAS
最近回帰問題解くのがキツすぎて無理やり0〜1に正規化して分類みたいにやるのがいい気がしてきた
578(1): (ﾜｯﾁｮｲ 8223-tHrl) 2018/09/25(火)22:39 ID:u+oxJT9H0(1) AAS
>>577
層を厚くすればなんとかなるんじゃないの？
579: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-uN3A) 2018/09/26(水)00:52 ID:OKJKpWkba(1) AAS
そろそろ PyTorch が無視できなくなってきたな つ
外部ﾘﾝｸ[html]:www.kdnuggets.com
580(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MM62-MxRe) 2018/09/26(水)08:37 ID:SJU9UbCQM(1/3) AAS
画像データを分類して教師データを作ろうとしてるんだけど、荒くでいいから自動で分類してくれるソフトないかな。
581(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2d8a-9DVt) 2018/09/26(水)10:44 ID:3yW6iUgn0(1) AAS
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