[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング29 (1002ﾚｽ)
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773: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)22:10 ID:goV+sQHPr(4/8) AAS
>>772
推定しようとしている傾きβはスカラーですよ？
774(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf63-jrSk [153.169.28.216]) 2020/12/06(日)22:18 ID:qwI8u5MK0(1/4) AAS
>>770
何の平均が？
主語が足りない
775: (ﾜｯﾁｮｲ 4bda-1fWK [118.16.65.177]) 2020/12/06(日)22:23 ID:jgMLA0Dn0(2/2) AAS
俺俺
776: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)22:28 ID:goV+sQHPr(5/8) AAS
>>774
確率分布pの平均です。
μ=E_p[x]でちゃんと明示したつもりでした。
777(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf63-jrSk [153.169.28.216]) 2020/12/06(日)22:31 ID:qwI8u5MK0(2/4) AAS
その確率分布pに従うのはなに？それを聞いてるんだが
778(1): (ﾜｯﾁｮｲ 17b2-GNfD [202.221.186.197]) 2020/12/06(日)22:32 ID:E6YSEnmp0(1) AAS
例えば、株価予測にCNNを使う場合、畳み込みのカーネルはどんなの用意すればええんや？
779(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf63-jrSk [153.169.28.216]) 2020/12/06(日)22:32 ID:qwI8u5MK0(3/4) AAS
ん？μ=E_p[x]ってことは説明変数の期待値がμだって言いたいの？
780: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)22:34 ID:goV+sQHPr(6/8) AAS
>>777
(Y_1, ... , Y_n) ~ pです。
781: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)22:36 ID:goV+sQHPr(7/8) AAS
>>779
あ、ごめんなさい。
E_p[y]ですね。ここでy=(y_1,...,y_n)∈R^nです。
782(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf63-jrSk [153.169.28.216]) 2020/12/06(日)22:41 ID:qwI8u5MK0(4/4) AAS
yの平均値ならαを足さないとだめでしょ
それとも定数項なしのモデルでも考えたいの？
783: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)22:43 ID:goV+sQHPr(8/8) AAS
>>782
簡単のために定数項なしのモデルで考えています。
761で言及したのでずっとそのつもりでした。
784: (ﾜｯﾁｮｲ 6302-CWdK [118.154.96.7]) 2020/12/06(日)23:02 ID:8X+3nqvD0(2/2) AAS
>>778
転移学習したいってこと？
別にカーネルも自分で学習させればいいと思うけど
785: (ﾜｯﾁｮｲ 7f55-jrSk [59.147.205.222]) 2020/12/07(月)12:44 ID:n2wcT9Ah0(1/3) AAS
みなさん，ありがとうございました．
岡谷の本を見ていますが，やはり，バックプロパゲーションは偏導関数のある点での値をより速く求める方法にすぎないということのようですね．
そしてその偏導関数の値を勾配降下法で利用するということですね．
ディープラーニングというのは結局の所，あるタイプの最小化したい誤差関数を一つ定め，それを勾配降下法でできる限り小さくする手法ということのようですね．
最適化の一分野ということですね．
786: (ﾜｯﾁｮｲ 7f55-jrSk [59.147.205.222]) 2020/12/07(月)12:48 ID:n2wcT9Ah0(2/3) AAS
パラメーターで変化する誤差関数のテストデータに対する値をパラメーターを変化させて，できる限り小さくするというだけのことのようですね．
夢も何もないただの最適化法の一分野ですね．
787: (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-odBm [111.239.254.198]) 2020/12/07(月)12:58 ID:IRFWetkha(1/2) AAS
昔はそれが出来なかったんやで
788: (ﾜｯﾁｮｲ ef52-7bzM [118.243.75.50]) 2020/12/07(月)13:21 ID:hKQAJJ360(1) AAS
当たり前の事をw
最近はバックグラウンドまで教えないのかな
789: (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-odBm [111.239.254.198]) 2020/12/07(月)13:47 ID:IRFWetkha(2/2) AAS
夢でもなんでもないことを組み合わせたら精度が人間並になる場合があり、こいつらの得意分野は任せちゃっていいかもな。って感じだっしょ
790: (ﾜｯﾁｮｲ 7f55-jrSk [59.147.205.222]) 2020/12/07(月)13:49 ID:n2wcT9Ah0(3/3) AAS
外部ﾘﾝｸ:www.youtube.com
Strang教授のこのビデオ講義シリーズを見た人はいませんか？
なんか非常に簡単なことでつっかえて，結局何も示せずに，簡単だから自分でやってくださいとかいう場面が多すぎます．
791: (ﾜｯﾁｮｲ 4bda-1fWK [118.16.65.177]) 2020/12/07(月)13:53 ID:BAhcRg/D0(1) AAS
ID:n2wcT9Ah0は馬鹿アスペという荒らしなのでスルーしてね
792: (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/07(月)19:29 ID:HAgX6+pQ0(1) AAS
最適化も局所最適解でしかないかもしれない
大極的な最適解かどうかは組合せ爆発して解けない事が多い
793(1): (ﾜｯﾁｮｲ 1701-x2Qk [126.25.239.8]) 2020/12/08(火)20:56 ID:4EYeOh4b0(1) AAS
技術的にフルバッチで最適化できてたら汎化性能が出なかったわけで、deep learningが最適化というと
なんか違う気はする。
794: (ﾜｯﾁｮｲ ef52-7bzM [118.243.75.50]) 2020/12/08(火)22:45 ID:WiM29EDw0(1) AAS
それってノーフリーランチ定理と関係ある？
795: (ﾜｯﾁｮｲ 59da-9ESD [118.16.65.177]) 2020/12/09(水)15:22 ID:4uClczgm0(1/2) AAS
ノーブリーフは気持ちがいい
796(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3901-LBAI [220.56.102.222]) 2020/12/09(水)17:41 ID:kJMhAlw60(1/3) AAS
「Waymo」の自動運転車に60回以上乗って分かったその安全性とは？
外部ﾘﾝｸ:gigazine.net
「Waymo」の完全自動運転は評価いいみたいだぞ
797: (ﾜｯﾁｮｲ 0b10-/9i7 [153.131.102.129]) 2020/12/09(水)19:08 ID:+JEohQBS0(1) AAS
>>793
評価関数を最適化するって事で
学習データに対して最適化すると
過学習して汎化性能が悪い事になる
学習データと運用データの差があるのが問題の１つ
実運用データを完全網羅して学習したら過学習にはならないんじゃないかと思う
798: (ﾜｯﾁｮｲ 5952-74Z4 [118.243.75.50]) 2020/12/09(水)19:12 ID:O9/kA4vd0(1/2) AAS
>>796
慎重すぎるって批判されてるやん
799: (ﾜｯﾁｮｲ 3901-LBAI [220.56.102.222]) 2020/12/09(水)19:19 ID:kJMhAlw60(2/3) AAS
Ars Technicaはこの点について、「歩行者がいる場面では、Waymoは慎重すぎます。人間のドライバーであれば、
間違いなくもっと速く動けるでしょう。しかし、このことでWaymoを責めるのは困難です。人をはねる危険を冒すくらいなら、
多少待たされた方がはるかにマシですから」とコメントしました。
不満はあれど批判できないってところだろうな
800: (ﾜｯﾁｮｲ 5902-LBAI [118.154.96.7]) 2020/12/09(水)20:15 ID:EU/X14pa0(1) AAS
パナソニックがこんなのを始めるらしいが、人込みでは遠隔手動操作なんだな。。。
外部ﾘﾝｸ:news.yahoo.co.jp
801: (ﾜｯﾁｮｲ 5952-74Z4 [118.243.75.50]) 2020/12/09(水)21:13 ID:O9/kA4vd0(2/2) AAS
まあこういう実証実験を積み重ねていけばいつかはものになるだろ
802: (ﾜｯﾁｮｲ 59da-9ESD [118.16.65.177]) 2020/12/09(水)21:47 ID:4uClczgm0(2/2) AAS
どこでもやってる
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