[過去ﾛｸﾞ]
人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2 (1002ﾚｽ)
人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/
上
下
前
次
1-
新
通常表示
512ﾊﾞｲﾄ分割
ﾚｽ栞
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
885: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/22(水) 04:09:07.55 ID:o4e++MjD >>879 情報幾何学は関数空間だから可視化なんて出来るんですかね... 脳内でイメージすることすら難しいですよね アイデアがあったらむしろ教えてほしいです＾＾ 書籍は情報幾何学の新展開が定番書だと思います 位相空間は沢山ありますね >>880 DL含めて普通の回帰分析は説明変数に誤差があるとだめなんですが、統計学モデルをそれ用に書き換えた後に情報幾何学を使ってパラメーター推定したことがあります それ以外では使ったことないですけど、それでもオススメしたいのは情報幾何学を学ぶ過程で ブレグマンダイバージェンス 特異モデル 指数型分布族 などなど統計の大切なこと沢山学べますよー 関数空間における多様体というのを良く知っとかないと情報幾何学の入り口にも立てないんですが、それさえ乗り越えればその先はそこまで難しいかなーといった感じです 役立たせるのは違った難しさがあるでしょうけど＾＾ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/885
886: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/22(水) 04:42:23.13 ID:o4e++MjD 関数空間と表現したのは不適切だったかもしれません 幾何学的考察の対象となる確率分布の空間は関係式で書かれるものではないという点で微分幾何学の基礎で学ぶものとは違い可視化が難しいということがいいたかったのです...！ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/886
887: ８７９ [sage] 2020/07/22(水) 11:40:12.95 ID:J4Vacr3k >>885 ありがとうございます これから勉強するところなのでよくわかりませんが、 我々は普段から3+1の3DCG動画を2次元ディスプレイで観察してるじゃないですか XYZ→RGBカラー化してそれをさらに3次元の座標点にカラーボリュームとして時間で動かすなら 6次元＋1時間次元への写像までなら可能なんじゃないですか？ gpt3でのヒントンさんコメントみたいな何千万とか何億のパラメータの可視化じゃどうしようもないでしょうけどね。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/887
888: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/22(水) 14:27:09.49 ID:ogHTg7VR >>887 中心を原点とする単位円の方程式はx^2+y^2=1ですからxを決めればyが求まりますね ですから可視化が簡単に出来ます 一方、正規分布の平均を代入すれば分散が直ちに決定されることはありませんから可視化は難しいというわけです＾＾ 簡単に書く為には次元数に関わらず関係式が必要ということですねー 情報幾何学は可視化の技術ではなく、多くの場合、測定誤差バイアスのような難しい統計学におけるパラメーター推定の為の関数を得るフレームワークというのが私の認識ですが、それ以外にも様々な応用がされてると思います 応用の部分をもっと知りたいのですがあまり時間がないので良かったら皆さんも勉強してみてその辺教えて頂けませんか？＾＾ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/888
889: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/22(水) 15:09:10.85 ID:qXz2Homy https://www.youtube.com/watch?v=8D-aAP_dJrA http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/889
890: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/23(木) 01:46:15.25 ID:7K9Sfx1C >>888 パラメーター推定の為の関数を得るフレームワーク という認識は同じと思います。 xを入力してyが求まる関数をdeep learningで作って （大量の猫画像から猫認識関数を作る） それを逆にy=0のときのxを求める関数を使って生成するのがGAN敵対生成ネットだと思っています。 （出来上がった猫認識関数にランダムなグレー画像を入力すると猫の画像が生成される） http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/890
891: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/25(土) 00:55:30.61 ID:Tyqdc6uT RTX2070S買えばローカルで戦える？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/891
892: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/25(土) 01:52:09.86 ID:Fp9cWtaQ 何と戦ってるんだ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/892
893: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/25(土) 02:58:57.99 ID:tG5eQuUg 自分との戦いかもしらん http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/893
894: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/25(土) 10:36:28.12 ID:P/SMu1Ur サイヤ人だろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/894
895: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/25(土) 11:35:35.47 ID:7+BqQz/s 下手にnvidiaのtesla買うより、中古売りで7割方戻ってくるゲーミンググラボの方がマシ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/895
896: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/25(土) 13:33:19.21 ID:MWx9t2wm ＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾ あー、ホンッとに思い出すなあ（笑） キチガイの嘘つきの低レベルFランの、 朝鮮ゴキブリBot君は、 チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な ことはよーくわかったよ。 ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！ クソチョンｗ Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに できるとほざくクソチョンw 日本で強姦と窃盗を繰り返す 犯罪者在日のクソチョンw http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/896
897: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/25(土) 14:20:42.85 ID:2cyYdpWK >>891 もっと安いグラボかCPUのみで高速に動く方が価値は高い。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/897
898: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/25(土) 16:02:40.89 ID:27MFahGa >>897 つまりどーゆうことだってばよ 簡単に計算できるモデルが優秀という意味？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/898
899: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/25(土) 17:18:58.74 ID:Utk0CUxm 同じ成果を出すモデルなら当然計算コストが低い方が優秀 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/899
900: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/25(土) 18:35:10.73 ID:Tyqdc6uT 特徴量が数万になるようなDL学習させようとしたらCPUじゃ無理でしょ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/900
901: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/25(土) 19:56:44.93 ID:D5avJc7l 実はそのモデルの精度は線形モデルと有意差つかなかったりして... ブートストラップ法とかでクロスバリエーションの精度の信頼区間を計るようになると現実を知って機械学習辞めたくなるｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/901
902: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/25(土) 21:30:08.89 ID:Tyqdc6uT >>901 特徴量エンジニアリングでかなりいい線いければ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/902
903: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/25(土) 23:19:20.25 ID:D5avJc7l >>902 それもうDL必要ないやんｗ 画像動画音声なら分かるけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/903
904: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/26(日) 10:42:38.50 ID:eVtkMvlX >>901 データ数によっては、DLより単なる重回帰のほうが結果良かったりするのはしょっちゅうありますよ。 DLが役に立つのって非線形の 関係のときだけですね。 経済データいろいろやりましたけど 圧倒的に単なる重回帰が役立つと思います。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/904
905: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/26(日) 11:43:06.82 ID:xoS2qxJ+ 世の中の問題って圧倒的に非線形なんじゃないの？素人ですが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/905
906: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/26(日) 12:25:45.72 ID:lB9wxXPe 線形と非線形の違いって？具体例ありゅ？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/906
907: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/26(日) 13:12:15.24 ID:OkxWyAVF 例えば適当にググったこのサイトの真ん中編の「応力とひずみ」の例で言うと https://math-fun.net/20190619/1715/ 力をかけてゆっくり歪んでる間は線形で ビキッとヒビ行ったりズルっと滑ったりする瞬間の動きが非線形 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/907
908: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/26(日) 13:14:41.09 ID:eVtkMvlX >>906 ググッたほうが早いと思います。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/908
909: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/26(日) 13:35:51.81 ID:/C7vk7pM 非線形=線形でない いわれて考えてみれば線形なんて理想論みたいなものでそれで済むのが稀な気 ある部分で線形だったり、線形で近似できたりはするんだろうが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/909
910: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/26(日) 13:47:56.19 ID:DMzmTixT >>905 線形か非線形かが問題ではない パラメトリックかノンパラメトリックかが問題 そしてノンパラメトリックは過学習が起きやすい サンプルがめちゃくちゃ多いとき以外はクロスバリエーションでなんとかなるレベルじゃないのはバイアス-バリアンストレードオフの話を色々を調べればなんとなくそんな感じがする 画像映像音声のよくある問題はDLが今のところ圧倒的高精度だからその分野では有意差ついてそうとは思うけどもっと一般のデータマイニングでは有意差について慎重になるべきだな 一度でもいいから精度の信頼区間計ったらいいよ予想以上の結果で色々考えるのバカらしくなってくるから http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/910
911: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/26(日) 13:49:07.04 ID:rLcG4cV6 >>905 勿論そうだが実用上線形とみなして問題無いことも多い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/911
912: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/26(日) 13:50:07.83 ID:DMzmTixT >>910 >>901 訂正 クロスバリデーションだったｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/912
913: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/26(日) 14:30:01.23 ID:41+d3Yxg >>905 本質は非線形でも線形近似で精度必要十分 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/913
914: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/26(日) 14:30:56.49 ID:xoS2qxJ+ >>910 すまんな、何言ってるか分からんw 出直してきます http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/914
915: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/26(日) 14:50:28.33 ID:DMzmTixT >>914 ここは数学スレだからDLユーザーの風潮に少し否定的というか懐疑的な見方をしてる人が多いだけ あまり考え過ぎない方がいいかも http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/915
916: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/07/26(日) 16:00:16.16 ID:O+t3YMLT ノンパラなデータをそのままライブラリにぶち込んでも テストスコアだけが高い再現性のないモデルしか作れないのでは？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/916
917: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/26(日) 21:23:25.10 ID:Q1iiyZri ＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾ あー、ホンッとに思い出すなあ（笑） キチガイの嘘つきの低レベルFランの、 朝鮮ゴキブリBot君は、 チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な ことはよーくわかったよ。 ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！ クソチョンｗ Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに できるとほざくクソチョンw 日本で強姦と窃盗を繰り返す 犯罪者在日のクソチョンw http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/917
918: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/27(月) 18:43:02.98 ID:2I3xUck9 javascriptだけで簡単にAIは作れますぜ http://re-file.com/18k/1677/ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/918
919: デフォルトの名無しさん [] 2020/07/27(月) 18:53:53.57 ID:vNtx9fDh グロ中尉 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/919
920: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/07(金) 18:54:09.73 ID:HONuOrp7 仕事でPython書いてるんでプログラミングは問題無し。 さいきっとらーんは使える。 ただ数学がにがてで、 高校の数学が怪しいところからスタートして、 偏微分、行列計算くらいはわかるようになったんですが、 ここからあとなんの本やれば、パターン認識と機械学習に太刀打ちできるようになりますか？ 何冊か教えてもらえると助かります！ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/920
921: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/07(金) 19:02:59.47 ID:5LxRGCW6 >>920 最初におもに勉強すること、教科書を決めてそれから必要な数学を探るほうがいい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/921
922: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/07(金) 19:05:55.77 ID:5LxRGCW6 数学科卒で大学院も数学で、プログラムはやらないけど基本情報、応用情報はもってるが 機械学習等が動かせばいいであれば中身の動作がどうなってるかを詳しく勉強することもないとおもうんだが チュートリアルのみでも動かせるでしょ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/922
923: ◆QZaw55cn4c [sage] 2020/08/07(金) 19:44:13.28 ID:gw272rHb >>922 パンピーが老後の楽しみに数学書をじっくり楽しむとすれば、どんな分野がいいでしょうか？ 数?はなんとかわかります… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/923
924: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/07(金) 20:49:03.17 ID:4FpQfo0p >>923 シナのスパイ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/924
925: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/07(金) 21:23:43.61 ID:oZh6kvdz 解析概論 現代数学概論 位相幾何学概論 数学の古典的名著だな ググると今でも手に入るらしい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/925
926: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/07(金) 22:38:51.48 ID:4FpQfo0p 現代数学概説だろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/926
927: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/08(土) 11:00:25.15 ID:noFfmCPy IUT http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/927
928: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/08(土) 13:47:25.85 ID:hwORmqbH 学術の巨大掲示板群 - アルファ・ラボ ttp://x0000.net 数学 物理学 化学 生物学 天文学 地理地学 IT 電子 工学 言語学 国語 方言 など VM + ASM を書いた (C#, DX) * x86 ではない! simulationライブラリで純粋な関数式プログラミングをする UIライブラリ (C#, 2D) を作ったよ 連続と離散を統一した！ 4Dエンジン matrixのライブラリ ある強力なFor関数 SQLライブラリ VM + ASM のダウンロード ttp://up.x0000.net/files/TSimulang.zip http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/928
929: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/08(土) 14:54:28.93 ID:Lqo3p0LF >>928 シナ竹 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/929
930: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/08(土) 16:03:23.24 ID:7YEbe8TN ディープラーニングの為の数学とあるが、DLに数学はいらんのでは？ 数学や統計学が必要になるのは、DLが適切かも含めたモデリングの段階 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/930
931: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/08(土) 21:11:03.71 ID:wOHmTuS3 勾配降下法しらんのか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/931
932: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/09(日) 05:35:03.18 ID:jZpY6CFt >>930 いわゆる数学科で習うような数学ではないわな 数値計算アルゴリズムと言った方がいいと思う http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/932
933: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/09(日) 10:18:02.08 ID:uiA/gyzW >>930 自分で計算できる必要はないけど 活性化関数見て、ああこんな感じの効果のある関数ねって理解したり 微分可能とは何かわかってoptimizerの説明みてこんなことやってるのねってわからなければ ディープラーニングのライブラリの説明文読んでもわけわからんだろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/933
934: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/09(日) 10:28:15.81 ID:yOL8Hbuo >>932 数値計算ではない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/934
935: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/09(日) 15:54:17.83 ID:EBrjBl58 統計とか手順に従って計算するだけだから面白く無い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/935
936: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/09(日) 16:07:57.94 ID:yOL8Hbuo 手順のない計算が面白い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/936
937: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/09(日) 16:57:14.22 ID:Nr3Uk+92 ディープラーニング含めありとあらゆる計算は何らかの手順に従ってやってるだけだぞ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/937
938: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/09(日) 17:08:37.28 ID:EBrjBl58 知ってるよ 手順を開発するのが楽しい 手順を(特に人力で)実行するのは楽しくない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/938
939: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/09(日) 17:15:00.93 ID:yOL8Hbuo 日本語の勉強が必要 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/939
940: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/09(日) 17:29:20.15 ID:uiA/gyzW >>938 普通は○○の認識・検出などの精度を上げたい・新しく作りたいっていうのがあって 改善のためにいじるところが山ほど（ネットワークや損失関数、学習データなど）あって途方に暮れる場面の方が多いと思うけど 手順を実行するだけの状況ってどんなんだろう 授業で言われた通りに課題の学習組む感じ？そりゃつまんないわな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/940
941: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/09(日) 19:11:16.12 ID:aQ8abht6 >>938 気持ちはわかる 俺は同じ画像セットで延々とやってる だが実際は人工知能の本質はむしろデータに内包された情報の構造にあるんじゃないかと思ってる その辺研究やってる人いないっしょ・・・ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/941
942: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/09(日) 19:17:41.91 ID:EA6aRf4j >>941 構造方程式モデリングのこと？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/942
943: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 12:06:39.32 ID:bqo8sxYW ネットワークの組み方を少し探っていくと、 結局、人間はこう判断してる、だからこういうネットワークが有効なはずだ。 と人間観察がほとんどな気がしてる・・・ が、この解釈あってる？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/943
944: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 12:37:33.03 ID:uz+Syx7O 近頃はcpuパワーを生かして いろいろなパラメーターを乱数で振って ものすごい試行回数を試して 一番いいのを選ぶんじゃないの? 数学の出る場面は? http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/944
945: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/10(月) 12:56:36.98 ID:xQxKdDFj >>944 評価基準は決めなきゃいけないでしょ 二乗誤差を極小化するのか？ 尤度を最大化するのか？ どれを利用すれば、データにどのような性質を、暗に仮定する事になるのか、数学的な理解を持たなければ、意味ある分析にならない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/945
946: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/10(月) 13:26:45.99 ID:wInlBSoO >>944 こんなんでも東大卒 https://www.youtube.com/watch?v=SLVKbZCvEFo http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/946
947: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 14:37:31.18 ID:4tPtqbP8 >>943 だいたいあってる。そういう仮説をダラダラ語れた方が論文にしやすい でも実際そういう仮説が当たってんのかどうかは不明 適当なネットワークでもそれなりに働くから http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/947
948: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 14:40:49.24 ID:4tPtqbP8 >>944 ハイパーパラメータは乱数ってより総当たり全探索系 ネットワークの重みの最適化は勾配法の類 数学の出る場面は？って全てにおいて数学の計算やん 人間が計算するわけじゃなくてソフトがやるけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/948
949: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 14:53:58.65 ID:49C7NXd+ 人がチューニングしなければいけない工程はライブラリの発展で減ってってるから 中途半端な数学や統計の知識は不要になってるのは事実 しかし、現実の課題は、画像認識等の定型的なものばかりじゃないので、 機械学習できる段階まで落とし込む為に深い知識が必要 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/949
950: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 16:22:06.33 ID:uz+Syx7O それは数学の知識というか エンコーディングの知識だよね 抽象化するという意味では ある意味数学でもあるけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/950
951: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 16:27:37.77 ID:ifu45ewE どこを見ても学習に何日何時間かかったという肝心な情報が欠落している どんな構成でも1月も回せば収束するがそれはその方法の正当性を示しているわけではない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/951
952: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 16:37:40.18 ID:o1DBAVtN アホ参上 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/952
953: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 17:03:48.47 ID:MKRdVhsj その方法の正当性とやらをなぜ全く無関係な学習時間で測れると思うのか 学習時間なんてマシン構成やライブラリ・フレームワークの向き不向きなどで何倍も変わり得る 客観的に正当性を測るには統計学に基づく方法でしかありえない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/953
954: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 17:16:05.28 ID:ifu45ewE 二日過ぎても九割にも達せず遅いと思い、こうすれば早いと改善を入れても変わらん 調べて見れば同じ構成ひと月が3週間になる改善か俺のやり方の方が早かったとあきれ果てる 早い遅いの基準があまりに主観的に書かれていると言いたいのである http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/954
955: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/10(月) 18:22:47.44 ID:eoPn3DJ4 >>941 情報の構造を直交表現しようぜみたいな話はある https://arxiv.org/abs/1905.05929 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/955
956: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/10(月) 21:50:50.25 ID:nKG0Ke2J >>944 その勾配法勝手にユークリッド空間を仮定して単純化してない？ 赤信号皆んなで渡れば怖くない、みたいな感じで。 勾配法をまともに使うにはリーマン幾何学とかフィッシャー情報なんかの大変な数学の知識がいるはずだけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/956
957: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/11(火) 09:42:31.44 ID:lpYV++WD ＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾ あー、ホンッとに思い出すなあ（笑） キチガイの嘘つきの低レベルFランの、 朝鮮ゴキブリBot君は、 チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な ことはよーくわかったよ。 ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！ クソチョンｗ Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに できるとほざくクソチョンw 日本で強姦と窃盗を繰り返す 犯罪者在日のクソチョンw http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/957
958: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/11(火) 10:12:52.97 ID:kR1xa8wK 脳味噌の計量が間違ってるとそう思うのか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/958
959: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/11(火) 10:23:03.45 ID:DyHWpKfR ん体積から密度へ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/959
960: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/11(火) 12:32:41.51 ID:2c8mpoZg >>956 これのことか https://www.youtube.com/watch?v=jijwyFB6MPI 学歴詐称疑惑ω http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/960
961: デフォルトの名無しさん [] 2020/08/11(火) 16:08:40.85 ID:MrLH3nvT 通常の勾配法は確かに損失関数を減少させる だがそれが最も下げる方向かというと、それはパラメーター空間がユークリッド空間で正規直交座標の時だけ。 だがパラメーター空間は一般の場合、ユークリッド空間ではない では一般のパラメーター空間ではどうなるのか、その答えは自然勾配法によって得られ、これこそが真の最急降下法となる 下の論文には自然勾配を使うとディープラーニングの収束が１０００倍早くなった例が記載されている ではパラメーター空間とは何か？ まず、パラメーターを座標系とするリーマン空間の接空間に内積を導入する。この時"上手に"公理を満たす内積を定義すればリーマン計量はフィッシャー情報行列に一致し、 "非常に近い"２点間の距離がリーマン計量によって求められるようになる これがパラメーター空間の幾何学の始まり もっと言えば確率分布空間の幾何学とも言え、そこには双対平坦な微分幾何学という数学の大海原が広がる 統計的推論とは何か、これを知るためにははじめに多様体をよく知る必要がある 他にもフィッシャー情報行列を知るためには期待値計算が必要となり、その際、よく知られた分布での期待値計算の導出を参考にしたければ奇関数や偶関数の性質を知っておいた方が良い場合もある 大変な数学の知識が試される場面。 この分野に足を踏み入れれば自分の人生を破壊するかもしれない、従って利他性が試される 必要なのは頭の良さではない。難しい分野だから間違って解釈することもあるだろうが、十分な利他性があれば一定のレベルにまでは成し遂げられるはずだ [参考] https://www.jstage.jst.go.jp/article/sicejl1962/40/10/40_10_735/_pdf https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/110689/1/KJ00004454665.pdf http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/961
962: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/11(火) 16:31:19.79 ID:kR1xa8wK それがどうした http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/962
963: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/11(火) 16:48:56.59 ID:kR1xa8wK 詳しく言うと、具体的な問題に対して計量を考えて問題を解くアルゴリズムはあるの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/963
964: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/11(火) 19:19:45.76 ID:ae1RDu82 今までだって何らかの根拠があってユークリッド空間で考えようと決めたはずなのだから その根拠が揺らぐなら別のパラメータ空間を検討するのは自然だろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/964
965: デフォルトの名無しさん [sage] 2020/08/11(火) 21:43:03.52 ID:kR1xa8wK アルゴリズムを知らないのか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551746188/965
ﾒﾓ帳
(0/65535文字)
上
下
前
次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
あと 37 ﾚｽあります
ｽﾚ情報
赤ﾚｽ抽出
画像ﾚｽ抽出
歴の未読ｽﾚ
AAｻﾑﾈｲﾙ
Google検索
Wikipedia
ぬこの手
ぬこTOP
0.145s*