[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
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218(2): (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/13(日)14:23 ID:llG9wcVha(1/5) AAS
>>215
出来ないのは2層
3層にすると一度高次元空間に写してからシンプルな境界で分離出来る
224(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/13(日)19:30 ID:llG9wcVha(2/5) AAS
>>221
層を増やす方が効率が高い
ニューラルネットの近似能力は層を増やすと指数的に向上するが、中間層のニューロン数に対しては多項式的にしか上がらない
225(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/13(日)19:32 ID:llG9wcVha(3/5) AAS
>>223
一旦中間層のニューロン数だけの次元を持つ空間を経由できるから
227: (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/13(日)20:33 ID:llG9wcVha(4/5) AAS
>>226
非線形な活性化関数噛ませるでしょ普通
自然に高次元になるんじゃなくてそうなる様にしてるんだよ、ニューロン数は自由に決められるから
231: (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/13(日)21:37 ID:llG9wcVha(5/5) AAS
>>229
Montufar, Guido F., et al. "On the number of linear regions of deep neural networks." Advances in neural information processing systems. 2014.
NIPSの論文だが
何を根拠に「こんなことを示した論文などない(ｷﾘｯ」なんて言えたのか
248: (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/14(月)14:31 ID:JdA0BOgta(1/3) AAS
>>247
そういう仕事は既にAutoMLに取られつつあるね
258(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/14(月)17:26 ID:JdA0BOgta(2/3) AAS
>>257
例えばどこの院
266: (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/14(月)23:09 ID:JdA0BOgta(3/3) AAS
>>263
チューリング賞はとった
336(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa9b-KXk8 [106.154.130.6]) 2019/10/20(日)13:00 ID:xbXJ4T7Ga(1/3) AAS
>>335
深すぎるとoverfittingする可能性がある
340(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa9b-KXk8 [106.154.130.6]) 2019/10/20(日)13:52 ID:xbXJ4T7Ga(2/3) AAS
>>338
教師データだけ丸暗記して、テストデータは復元出来なくなる
348: (ｱｳｱｳｳｰ Sa9b-83DY [106.154.130.6]) 2019/10/20(日)20:45 ID:xbXJ4T7Ga(3/3) AAS
>>344
不可能とは言わないが、出来たらトップカンファレンス通るレベル
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