パーセプトロン

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51(1): 名無しさん＠お腹いっぱい。 [sage] 2015/09/30(水) 03:18:42.98 ID:U/vVbBZy0(1) AAS
ニューラルネットワークもＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇも
構築する学習は統計的平均値にすぎない。

統計学が理解できていない奴は数学が何かという問いを教わっていない。
数学は幻であり幻想である、定義をした数理モデルの要素と原理が不確か
では妄想の結果しか出さないってことだ。
学習など正しい要素を抽出し正しい原理を学習をさせなければならない
それは統計学でも基礎中の基礎な、正しくない要素選択では答えも曲解しか
だせないってことだ。簡易で都合の良い学習データでその正しい要素と正しい原理
に収束するわけがない、それだけ統計をするのは難しい行為だとしれ。

57: 名無しさん＠お腹いっぱい。 [] 2016/04/24(日) 18:53:38.82 ID:bOgHasr50(2/2) AAS
>>51
Ｆラン文系ＤＱＮです。

数学や統計学が高尚なものであっても、現実の事象を取り扱うことはなかなか難しいケースが多い。
むしろ取扱い事象の方が少ない。
ただし、取り扱えるときは最強。最強というより、まぎれもなくそれが正解。
だと思っていました。
が、ディープラーニングというやつは、この取り扱える範囲を物凄く拡大するものであると思ったのですが、
そうではないのでしょうか？

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