[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)
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887(1): ８７９ 2020/07/22(水)11:40 ID:J4Vacr3k(1) AAS
>>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。
888(1): 2020/07/22(水)14:27 ID:ogHTg7VR(1) AAS
>>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？＾＾
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