[過去ﾛｸﾞ] 史上最強のメソッド「英語喉」 (988ﾚｽ)
上下前次1-新
抽出解除 必死ﾁｪｯｶｰ(本家) (べ) ﾚｽ栞 あぼーん
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索 歴削→次ｽﾚ 栞削→次ｽﾚ 過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
933: 2015/06/04(木) 22:40:44.73 ID:AUtkEeNE(1)調 AAS
>糞リーム理論が桜井の自称「証明された」宣言以外にどう証明されたか
>桜井の得意なコピペで見せてみろwww
それでは遠慮なく。
2015年2月に米グーグルはNature誌でブロック崩しなどの電子ゲームの
攻略法を自らプレーをする事により人間以上の高得点を出せる人工知能を
開発したと発表し、世界を驚かせました。
1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが
学習したわけではないのです。
DQNはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このDQNにスペースインベーダーやブロック崩し等のゲーム49種類を
与えました。ゲームの事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し
プレーすることでやり方を学び、高得点を取る秘訣を学習するのです。
言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本や文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はDQNがゼロから学んだようにDQNのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。
人間の脳はDQNと違い報酬系が働いているので、学習意欲が高まり
またその知識とスキルが向上するのです。
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ
ぬこの手 ぬこTOP 0.023s