パーセプトロン (70ﾚｽ)
上下前次1-新
1(1): 2012/03/05(月)10:34 ID:w+qXHVn90(1) AAS
パーセプトロンについて
2: 2012/03/06(火)03:10 ID:DhWcq8kd0(1) AAS
まずは、>>1がパーセプトロンについて概略を説明してくれよ！
3: 2012/03/09(金)01:26 ID:2Im5m3/i0(1) AAS
パーセプトロン - Wikipedia
外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org
4: 2012/03/11(日)22:01 ID:22O9HzBW0(1) AAS
古本屋でパーソナルメディア出版のパーセプトロン買った。
内容は読んでないからわかりません。いや、読んでも私では理解できません。
5: 2012/03/15(木)11:19 ID:amU5XlfR0(1) AAS
小脳はパーセプトロン
6: 2012/03/15(木)21:09 ID:QJoB6E+70(1) AAS
結局、分からずじまいなんだが・・・誰か説明を頼ム！
7: 2012/03/16(金)22:38 ID:SuRGNc380(1) AAS
普通のアーティフィシャルネットワークじゃん
8: 2012/03/20(火)12:03 ID:gvGAJL9I0(1) AAS
アーティフィシャルネットワークって何よ？
9: 2012/03/20(火)17:37 ID:rTzuRfWC0(1) AAS
伊藤正男は神
10: 2012/03/22(木)00:38 ID:cm6RZx+6O携(1) AAS
内容がスカスカなスレだな・・・
11(1): 2012/03/26(月)00:58 ID:CnYWWc4q0(1) AAS
wikipedia読んだけどよくわからない。
複数の入力に対し、何らかのアルゴリズムに基づいて決定的な出力を行うという事だろうか。
a,b,cという入力から判断して0若しくは1を出力するみたいな。
但し、各入力がどのようなパラメータの手続きにより判断されるかはランダムみたいな。
いや、よくわからないけど。
何かの近似解の算出には使えるのかもしれない。
普通に解くと物凄い時間のかかる問題を高速に80%の確率で正答するとか。
12: 2012/03/26(月)10:13 ID:Pe/EIpQ30(1) AAS
とりえず図書館あたりで原典の訳本を見てみたら？
13(2): 2012/03/27(火)11:29 ID:bsQ+MVv70(1) AAS
>>11
要するに、データを線形分離しながら分類して、どんどん収束させていく仕組みのことだよ。
ステップ数が多くなればなるほど精度が増す、すなわち、学習率が向上するというわけだ！
もし上記の説明で理解できなければ、明らかに知識不足だから、↓の本でも熟読してくれ。
Amazon.co.jp： 学習とニューラルネットワーク (電子情報通信工学シリーズ): 熊沢 逸夫: 本
外部ﾘﾝｸ:www.amazon.co.jp
14(1): 2012/03/28(水)20:05 ID:dObpLfXx0(1/12) AAS
めちゃ簡単な部品を組み合わせただけで、パターン認識ができてしまう。
ねじだけで作ったＤＶＤプレイヤーくらいのインパクトがある。
◆めちゃ簡単な部品
使う部品はこれだけ。ウソのようだが本当である。
◇部品Ａ
『入力Ａ』→入力Ａに重みを付ける『重みＡ』→
◇部品Ｂ
省6
15: 2012/03/28(水)20:07 ID:dObpLfXx0(2/12) AAS
こんな単純な部品の組み合わせで、例えば写真を見て
『この人は日本人かインド象か？』などのパターン認識をしてしまう。
16: 2012/03/28(水)20:09 ID:dObpLfXx0(3/12) AAS
こんな単純な部品の組み合わせで、例えば写真を見て
『この人は日本人かインド象か？』などのパターン認識をしてしまう。
17: 2012/03/28(水)20:13 ID:dObpLfXx0(4/12) AAS
パーセプトロンには
『単純パーセプトロン』と
画像ﾘﾝｸ[php]:hooktail.org
『多層パーセプトロン』がある。
画像ﾘﾝｸ[php]:hooktail.org
どう違うかは図を見れば分かると思うが、
『単純パーセプトロン』は２層だし、
省4
18: 2012/03/28(水)20:16 ID:dObpLfXx0(5/12) AAS
◆多層パーセプトロンの作り方
上記リンク先の図のように、部品を３層に組むだけである。
これだけである。
しかし、これだけでは動いてくれない。
学習させていかないといけない。
19: 2012/03/28(水)20:21 ID:dObpLfXx0(6/12) AAS
□□□□□□□□□□
□●□□□□□□□□
□□□□□□□□□□
□□□●□□□□□□
□□□□□□□□□□
□□□□□□□□□□
□□□□□□□□□□
省6
20: 2012/03/28(水)20:24 ID:dObpLfXx0(7/12) AAS
□□□□□□□□／□
□●□□□□□／□□
□□□□□□／□□□
□□□●□／□□□□
□□□□／□□□□□
□□□／□□□□□□
□□／□□□□□□□
省7
21: 2012/03/28(水)20:26 ID:dObpLfXx0(8/12) AAS
ところで >>14 で示した部品を組み合わせただけで、
『線を引いて、それのこっち側がインド人。 向こう側が日本人』
（インド人データだと発火する。日本人データだと発火しない）
そんな回路が作れるのだろうか？
インド人と日本人は直線で分けれるものとする。
これは宿題だ。
22: 2012/03/28(水)20:33 ID:dObpLfXx0(9/12) AAS
□□□□□□□□□□
□□□□□□□□□□
□□□□□□□●□□
●□□□□□□□□□
●□□▲□□□□□□
□□□□□▲□□□●
□□□□□□□□□□
省3
23: 2012/03/28(水)20:35 ID:dObpLfXx0(10/12) AAS
AA省
24: 2012/03/28(水)20:40 ID:dObpLfXx0(11/12) AAS
ところで、パーセプトロンで
こんな曲がった線で分けるような事ができるだろうか？
前に書いた部品の図を良く見てほしい。
あれは組み合わせれば【『Ｚが発火』もしくは『Ｙが発火』したら発火】という
OR回路が作れる。つまり、【『線分Ｗ』のこっち側】もしくは【『線分Ｖ』のこっち側】
で発火する回路が作れるってことだ。
25: 2012/03/28(水)21:55 ID:dObpLfXx0(12/12) AAS
C#でパーセプトロンを可視化してみた。
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
26: 【20.6m】 電脳プリオン 【東電 86.7 %】 2012/04/07(土)22:35 ID:BrZmBUch0(1) AAS
なるほどわからん
27: 2012/05/22(火)23:14 ID:2SVbhjqY0(1) AAS
面白そうではあるんだよねぇ
28(1): 2012/05/29(火)23:25 ID:nxLAdXIv0(1) AAS
初学者にお薦めの本はある？
29: 2012/05/29(火)23:33 ID:CEAUaKxh0(1) AAS
>>28
>>13で本が紹介されてるよ？
30: 2012/08/08(水)13:32 ID:2AgvXZE+0(1) AAS
パソコン上で使えるパーセプトロンってないの？
31: 2012/08/10(金)00:50 ID:xB6Rfk+j0(1) AAS
つーか人間の脳は明らかにパーセプトロンじゃないよな。小脳はともかく大脳だと抑制のフィードバックだのモジュレータだの回路が複雑すぎるわ
32: 2012/08/24(金)07:00 ID:Jo644rQf0(1) AAS
サポートベクターマシンってどうなの
33: [age] 2012/10/22(月)00:47 ID:ihw2c6AR0(1) AAS
素晴らしいよ
34: 2012/11/19(月)00:01 ID:UOOJu5R40(1) AAS
素晴らしいが、結局特徴量の抽出アルゴリズムが最重要。
判定が速いのはいい。
35: 2012/12/22(土)06:28 ID:7x5zDys80(1) AAS
最近SVM使ってないな
36: 2013/01/02(水)22:35 ID:3gF9PkZr0(1) AAS
パーセプトロンとSVMとがどちらも線型分離で分類するなら、
両者の違いは何？
37: 2013/01/03(木)04:31 ID:vOifdDXb0(1) AAS
パーセプトロンは、とにかく分離できればOK
SVMは、できるだけ「よく」分離しようとする(マージン最大化)
もし線形分離可能なデータがあったとして、分離の仕方は一通りでは無いよね？
38(1): 2013/01/04(金)00:35 ID:xVzbGrAt0(1) AAS
その「よく」ってのは曲者で、学習データから得られた最大マージンとなる境界が
真の境界と一致するとは限らない。
39: 2013/01/04(金)04:20 ID:MHBZl3IE0(1) AAS
それは当然でしょ
40: 2013/03/03(日)22:41 ID:MfK0UNAs0(1) AAS
>>38
あくまでも効率的に分析するためのツールだからな
精確さを重視するならコストをかけて調べるべきだ
41(3): 2013/03/19(火)18:44 ID:BuSxK0Bt0(1) AAS
いまでもニューラルネットとか、真面目に研究してる人っているのかな？
ファジーやGAやニューラルネットが混沌としてた時代に学生やってたので、ふと気になった。
統計処理や回帰分析でパターン認識やればすぐにいい成果でるのがわかってるんだから、幾何や解析の手法を持ち込んでメタなレイヤーか学習関数をいれてやればと手をつけたら誰も相手してくれなくなった。
一台のEWSワークステーションをシェアしてて、40MBのライブラリをHDDにダウンロードしたら怒られる時代。GPU,SSD,数GBの主記憶。もう当時とは別世界だな。
42: 2013/03/28(木)05:34 ID:KgoEZDMP0(1) AAS
>>41
廃れてるのか？
43: 2013/12/28(土)13:11 ID:ZjSOREOd0(1) AAS
>>41
別世界になってもたいして進歩してない現実。
44: 2014/06/12(木)05:34 ID:VtHIWZp20(1) AAS
あげ
45: 2014/06/26(木)09:46 ID:wzE9qTul0(1) AAS
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省14
46: 2014/07/11(金)15:55 ID:ALvdYpfq0(1) AAS
>>41
今はDeepLearningだろ
まあ手軽なのは全部SVMに席巻されてしまったが
47: 島本町で凄惨なイジメを受けて廃人になった方へ 2014/09/10(水)16:41 ID:uOPKqKDw0(1) AAS
＞大阪府三島郡島本町の小学校や中学校は、暴力イジメ学校や。
島本町の学校でいじめ・暴力・脅迫・恐喝などを受け続けて廃人になってしもうた僕が言うんやから、
まちがいないで。僕のほかにも、イジメが原因で精神病になったりひきこもりになったりした子が何人もおる。
教師も校長も、暴力やいじめがあっても見て見ぬフリ。イジメに加担する教師すらおった。
誰かがイジメを苦にして自殺しても、「本校にイジメはなかった」と言うて逃げるんやろうなあ。
島本町の学校の関係者は、僕を捜し出して口封じをするな。
＞島本町って町は暴力とイジメと口裏合わせと口封じと泣き寝入りの町なんだなあ
省3
48: チンチンキモチーノ ◆4.NMMMMMMM 2015/07/21(火)19:34 ID:ThYnnH7S0(1) AAS
ｘ
49: 2015/08/06(木)16:00 ID:bPLdkLp50(1) AAS
大阪府の島本町（しまもとちょう、シマモトチョウ、シマモト国）という町は「暴力とイジメの町」で
イジメられて廃人になった子がようけおるそうやな
そんな腐った町やったら改革せなアカンやないか
50: 2015/09/29(火)00:45 ID:SVlYyvE90(1) AAS
畳み込みニューラルネットワークの勾配計算が理解できません
だれかわかりやすくおしえて
51(1): 2015/09/30(水)03:18 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
省2
52: 2015/11/01(日)09:28 ID:xRXUT98E0(1) AAS
素敵なメンズががみんなで秋祭りを開催♪
ＵＲＬ貼れないから
メーンズガーデン ってググってみて
※正しいサイト名は英語。
53: 2015/11/04(水)01:13 ID:YbByKzqA0(1) AAS
311は人口地震テロ さゆふらっとまうんど動画ﾘﾝｸ[YouTube]
54: 2016/03/10(木)08:06 ID:vjgHDYPu0(1) AAS
!!!!!!!!!!!!さて、これで稼いだ金でちょめちょめするかな
外部ﾘﾝｸ:goo.gl
55: 2016/04/05(火)00:45 ID:OqKgjEWh0(1) AAS
長崎の曲尾猫は有名だが、いったん遺伝的に曲がってしまうともう元にはもどらん
のだろうな。そうすると知性のようなものも、曲尾ができると直らないかもしれない。
エラーを吐き出しぱなしだな。宗教はまさに曲尾じゃあるまいか？
56(1): 2016/04/24(日)18:47 ID:bOgHasr50(1/2) AAS
□□□□□□□□□□
□▲□□▲□□□□▲
□□□□□□□●□□
●□□□□●□□□□
●□□▲□□□▲□□
□□□□□▲□□□●
□□□●□□□□□□
省5
57: 2016/04/24(日)18:53 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、
省1
58(2): 2016/05/08(日)21:09 ID:QZjgT2QA0(1) AAS
逆誤差伝搬は数学的な方法でパーセプトロンにしか使えないって聞くけど、
焼きなまし法って実際どうやって書いたらいいの？
一つの細胞の値に対して数値を振ってるの？
全体を同時に振ってるの？
全体だとしたらGAとの違いは？と思ってしまうのだが。
教えてください。
59: 2016/06/10(金)17:24 ID:YjXk+ev/0(1) AAS
>>56
これはそもそもX軸Y軸の特徴の選び方を間違えているな。
計算すれば、それっぽく線を引くだろうけど、ほとんど役に立たない答えしか出ない。
どの特徴を選ぶかまでを、学習の中で行ってしまうのがディープラーニング。
60: 2016/07/27(水)19:28 ID:pTdeVAD00(1) AAS
ネット版のホストみたいなの発見。
イケメンなら稼げるんだろうけど。
話が上手けりゃ稼げるかな。
誰かレポ頼む。
メンガでググると出てくる。
61: 2016/08/14(日)19:56 ID:rfqjVp6u0(1/2) AAS
>>58
其の程度の理解では、動作を説明したところで何も判らんと思うよ。
違いは？という回答を３行程度で説明できるとおもっている時点で
おめでたいわ。
62: 2016/08/14(日)20:07 ID:rfqjVp6u0(2/2) AAS
>>58
自動ですべてを学ばせていたことを深層階層という段階をもつことで
学習を簡単に学習設計できるようにしただけ。
その従来では深層部分は完全自動で構築していただけにすぎない、
一部手動にして学習を構造化させることで合理化しただけの仕組みにすぎない。
つまりその深層の構造部分を最適に学習＆設計できなければ、
まったく意味のない技術になりさがる。
省5
63: 2017/01/24(火)13:29 ID:KK9IBzmY0(1) AAS
アソシアトロンも捨てがたいね。
深層学習の学習層をどんどん増やしていったら、
どんなことが起きるかな？
64: 2017/04/24(月)22:16 ID:TYFDucpV0(1) AAS
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
65: 2017/05/05(金)04:42 ID:zwVo2KEw0(1) AAS
lapack
66: 2017/07/26(水)19:25 ID:VFpNRU+p0(1) AAS
結局これって識別境界面の法線ベクトルを求めてるんですよね？で、法線ベクトルがいわゆる重みベクトル。
そして、パターンベクトルと重みベクトルのなす角によってクラスを分類するという認識で合ってますか？
67: 2018/01/31(水)11:54 ID:6g7/Ih+50(1) AAS
情報学以上におもしろいかもしれない副業方法
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68: 2018/07/13(金)02:20 ID:rSq8WUIZ0(1) AAS
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69: あぼーん [あぼーん] AAS
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70: 2023/08/25(金)22:16 ID:5Bk9jSIm0(1) AAS
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