[過去ﾛｸﾞ] 人工知能ディープラーニング機械学習のための数学 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
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294: 2018/01/29(月)14:38:39.41 ID:uUDgbK5x(1) AAS
>>293
速い、性能が高いだけだろ。
スパコンもおもにGPUを組合せて作る。
グーグルはGPUを超えるディープラーニング用のGPUみたいなやつ独自開発もした。
378(1): 2018/02/06(火)17:01:07.41 ID:ynZgc5Qh(7/8) AAS
numerical_gradient の実装をニューラルネット用に変えるのが正しいやり方ではないでしょうか？
381: 2018/02/06(火)17:36:11.41 ID:oUdjyrC/(2/2) AAS
>>378
関数の微分だけならわざわざ別に用意する必要もない
特定の入力に対しては使えるけど、他の微分に使えなくて怒り出す人も出てくるだろうし
まあでも、自分でいい方法考えてプルリクエスト送れば第2版に反映してくれるんじゃないの
398: 2018/02/10(土)22:21:31.41 ID:zS/S9p1x(2/2) AAS
外部ﾘﾝｸ:github.com
↑斎藤康毅さんの本で省略されている誤差逆伝播法の式の計算をしました。
431: 2018/03/11(日)20:23:32.41 ID:1mhcZmSW(1) AAS
データを準備するまでが大変
評価も大変
803: 2018/10/24(水)19:03:25.41 ID:+UZVhUuu(1) AAS
人間の脳の学習能率に対して、ディープラーニングでは人間ではあり得ない量のデータを力技で教え込んでいるという現状を考えれば既存理論では実現不可能なのは明白だな
根本的にやってることが違う
808: 2018/10/25(木)11:25:06.41 ID:5Cy/pQlU(1) AAS
単にラグランジュとか●次スプラインとかで全点通す多項式作るようにしてるんだろうけど
こういうのって機械学習でも同じパラメータが出現するのだろうか
画像ﾘﾝｸ[jpg]:pbs.twimg.com
Twitterﾘﾝｸ:yori_shirou
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(そういう学習させればそうなるんだろう)
Twitterﾘﾝｸ:5chan_nel (5ch newer account)
848(1): 2019/01/04(金)20:33:58.41 ID:2CE/kmBd(1) AAS
>>847
何気に無視できないのはデータ量
訓練データや最終出力に大量のデータを保存する必要があるときはクラウドが高くつく
GPUのランニングコストはさほどでもない
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