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
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>>348
いやそういう被害者ぶった奴が多いってことだよ。
外国の学会でも提出すればいいだけの話では?
日本の大学関連で残りづらくなってるのは別にこの分野に限らんでしょ。 >>350
そうね、海外で発表は有だしそうすればいいと思うし
実際にそうやってきた人たちはいる。
実業界の人が多いけどね。そういう方はいまは大学に戻って
教えている方も多い。 >>348
研究してる先生がダニ次ブームが終わった後に減ったから専攻する学生も減っただけじゃね
優秀な論文ならIEEEとかに出せばいいだけ >優秀な論文なら
優秀ならそうするだろね
その前にこの分野をやる人が減っちゃていたほうの問題 >>352
世界的に減ったわけでなく
日本が特に減ってしまったというところがねー 物理や純粋数学に比べればまだいい方だろ。。
まあそういうの抜きに学術全般で日本が衰退してるってのはあるが。 >>301
投資関連はすごいよ、巨額マネーを投入
投資ファンド、ヘッドファンドは収益に直結、他のAIに負けると廃業
学生を大量採用、インドや中国からも 深層学習
Ian Goodfellow
固定リンク: http://amzn.asia/gIgFNu5
翻訳されるんですね。 >原山優子,井上智洋,久木田水生,古田貴之,山川宏,山田誠二
おいしいの? 「人工知能」にマッチしました.
「AI」にマッチしました.
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番組内容:AI=人工知能の技術が急速に発展し、自動運転やロボットなどさまざまな分野で活用が広がっています。AIは私達の暮らしや社会をどう変えるか?6人の専門家が討論します
放送日:2018年02月04日
開始時刻:09:00 「人工知能」にマッチしました.
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番組内容:人工知能やロボットを使い未来型の農業を目指す会社がある。社長の菅谷俊二。最先端技術で病害虫の予防・駆除を行い、農業の未来を切り開く技術者の挑戦を伝える。
放送日:2018年02月04日
開始時刻:27:30 「AI」にマッチしました.
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番組内容:将棋好き芸能人とプロ棋士が対局する将棋バラエティー!永世七冠達成の羽生善治VS俳優・東出昌大!AIロボット対局!ひふみん将棋講座!藤井聡太が難問詰将棋を出題!
放送日:2018年02月10日
開始時刻:13:30 「AI」にマッチしました.
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番組内容:時代の先端を走るAIロボット開発者である林要が、日本を代表する仏師の松本明慶と対談。「魂のよりどころ」となるものを作る神髄について語り合う。
放送日:2018年02月10日
開始時刻:22:00 f = lambda w: net.loss(x, t)
引数の w を使っていない。
net, x, t はグローバル変数ですか? numerical_gradient(f, x) は引数として 多変数の関数と数ベクトルをとりますが、
他に、 net, x, t を引数としてとるようにしなかったのがいけないのではないでしょうか? b = 2
def f(a):
■■return b
print(f(b))
>>371
のプログラムは↑こんな感じのことをやっていますよね。
この著者の頭は大丈夫でしょうか? >>371
よくこんなひどいプログラムを載せて恥ずかしくないですね。
こんな人が『入門Python 3』の監訳者であるというのが不思議です。 >>371
numerical_gradient に渡す最初の引数(コスト/損失関数)fはラムダ式である必要があるが、実際には net.loss 関数と net のコンストラクタで初期化した net.W と x と t で計算が済んでしまう
lamda 式には引数として何か定義しないとならないため、ここでは w を使っているが実際には他の変数と被らなければ z でも何でもよい 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? 紛らわしい使わない引数は
_ っていう名前にするべきだが
そんな些細な事通り過ぎてぶっとんでるソースだと思う
糞本はこれに限らず山ほど出てるし気付いたら近寄らないこと
時間の無駄 >>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 確率的勾配降下法では、最適化対象の関数が毎回変わりますが、それでも
OKなのはなぜでしょうか? 「AI」にマッチしました.
「PC」にマッチしました.
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番組内容:▽IT農家が自作したAIきゅうり選別機 ▽インターネプコンジャパン ▽胎児のエコー画像から作る3Dオブジェ
放送日:2018年02月16日
開始時刻:15:30
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week なぜ「誤差」逆伝播法というのでしょうか?
「誤差」とは何ですか? 現実のおまいらが理想の彼女に告白すると誤差が発生する
ダメ出しされた所を順番に直していくのが逆伝播 「AI」にマッチしました.
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番組内容:▽AIで残す思い・ホロコースト生存者と対話できる博物館・亡くなった恋人との会話▽各国放送局の注目ニュース▽NY経済情報▽世界の天気ほか※内容変更の場合あり
放送日:2018年02月14日
開始時刻:07:00
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門 (impress top gear)
新村 拓也
固定リンク: http://amzn.asia/0qxGgTc
↑この本は、どんな本ですか? ディープラーニングのまともな学習用のパソコンの最低スペックはどれくらいですか?
一番安いモデルでもOKですか? ↑教科書の粗探しをして著者を見下すのが仕事の松坂君です↑ >>403
いえいえ、教科書が必ずしも正確ではないことを白日のもとに晒すという批判は重要だと思います
私は松坂君を応援しています 入力データのcsvと正解データのcsvを用意できるとして週末にそのデータを使って学習
平日は送られてきcsvに対して結果を出力という処理を作ろうとした場合に参考になる本知っているかたおられますか?
どの本も手作業であればコマンドを打ちながら学習させてinを読み込ませて結果を確認するってことは出きるんですが上のようにバッチ化させて更に昔学習させた学習モデルを呼び出すような方法がかかれてません
すいませんがお願いします >>402
atomとかceleronでも一応動く >>402
マジでやるんならnvidiaのGeForce900番台か1000番台のグラボがないとキツい
CPU演算だけだと定番のmnist28x28画像セット覚えさせるだけで5分✕数十ループとか掛かる >>407
本は知らんが
cronやタスクスケジューラでググれ >>409
一番安いパソコンが買えるくらいの金額ですね。 >>401
立ち読みしてきた
一言で言うと薄い
それほど突出した本でもない
他のTensorFlowの本持ってるならあえて買う必要はないと思う
初めての本ならどうぞ 「AI」にマッチしました.
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番組内容:AI対人類3番勝負!洋服コーディネートさせたら、どちらがおしゃれ?さらにタクシーの売り上げ対決に、なんと俳句対決まで!果たしてAIはヒトの感性を理解できるのか?
放送日:2018年02月26日
開始時刻:22:25
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年02月26日
開始時刻:22:25
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年02月26日
開始時刻:22:25
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年02月26日
開始時刻:22:25
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 「AI」にマッチしました.
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番組内容:▽AIで社会を監視する中国・AI監視システムで中国社会はどう変わる?▽各国放送局の注目ニュース▽世界の天気ほか※内容変更の場合あり
放送日:2018年02月26日
開始時刻:07:00
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 「人工知能」にマッチしました.
「サイエンスZERO」にマッチしました.
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番組内容:物流の自動化が加速している。人工知能を搭載したロボットによって、人のように荷物を仕分けられるように。注文から配達まで、完全自動化も夢ではなくなり始めている。
放送日:2018年03月04日
開始時刻:23:30
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=31&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年03月04日
開始時刻:23:30
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=33&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week この出来の悪いスクリプトは何なんだ?
番組タイトル取得できてないし、リンククリックすると1週間分の番組表がでてきて手動で探さないとならないし
ロボットに仕事を奪われる人間のデモンストレーションか? 「AI」にマッチしました.
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番組内容:マツコ・デラックス、有働アナが日本の社会問題に向き合う「AIに聞いてみた」。第二回は「働き方」。長時間労働や生産性などの難問にAIは意外な分析結果を出してきた。
放送日:2018年03月03日
開始時刻:21:05
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年03月03日
開始時刻:21:05
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年03月03日
開始時刻:21:05
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年03月03日
開始時刻:21:05
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 「コンピュータ」にマッチしました.
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番組内容:テクノロジーについてのプレゼンを2本お届けする。コンピュータ画像認識の最先端研究とは?汚染された大気を吸い込む巨大掃除機って?発明のアイデアはどう生まれるか。
放送日:2018年03月08日
開始時刻:23:00
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=31&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年03月08日
開始時刻:23:00
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=33&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week ソフトマックス回帰と交差エントロピーが文系でも理解できる本ないかね MNIST画像でニューラルネット作って学習させても、
そのニューラルネットが識別できるのはあくまで「MINIST画像」
だけであって、その画像以外形式や縦横ピクセル、濃淡とか
カラーが別形式だったら認識できなくなるってこと? >>429
まあそうだね
MNISTのトレーニングデータと同じ形のベクトルに変換する必要がある でもそれだと未知データに対して対応できないような。
実際には出来てるわけで、一般化の能力を備えるための設計や運用の方法を知りたい。 >>432
CNNの本を読めば何が出来て何がダメなのかが分かる
畳み込み、マックスプーリング、ドロップアウト、ソフトマックス、あたりを勉強しよう >>435
V1の方位選択性や色選択性を模擬した処理がされてるのは分かるけど
それが汎化能力に直接影響してるとはどうやって説明できるの? V1で色選択って出来るのかな
V4ぐらいだった様な気がするけど >>437
V4の細胞活動は色の恒常性と合致する
そこまで処理が進んでないと色とは言わないと定義するなら、V1のは波長選択性 「AI」にマッチしました.
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番組内容:▽文書問題で集中審議 ▽AIが値段を決める?
放送日:2018年03月19日
開始時刻:23:15
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年03月19日
開始時刻:23:15
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年03月19日
開始時刻:23:15
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week
放送日:2018年03月19日
開始時刻:23:15
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 「次元数」って配列の入れ子の深さことなの、それとも
配列の要素数のことなの?
たとえば
arr.shape
=> (1, 2, 4)
したときの「4」のことなのか
それとも「深さ3」だから「0, 1, 2」で「2(=np.ndim(arr)」
が次元数なのか。
この配列が [ [ [ 1, 2, 3, 4 ], [ .. 略 ... ] ] ]
となっていた場合、最も内側の [ 1, 2, 3, 4 ] って 4次元ベクトル
なわけだから「4(配列内の要素数)」が次元数じゃないのか?
配列の要素数が次元数なら入れ子の深さはなんて呼べばいいのか、
入れ子の深さが次元数なら要素数は何なんなのかを知りたい。 リストやアレイの次元が、テンソルの階数
リストやアレイの要素数が、テンソルの次元 >>443
なるほど、配列(ベクトル)とテンソルで「次元」が意味している
ものが違うのか。そりゃ混乱するわ。 N要素の1次元配列 = N次元のベクトル、N次元の1階テンソル
MxN要素の2次元配列 = MxN次元の行列、MxN次元の2階テンソル
LxMxN要素の3次元配列 = LxMxN次元の3階テンソル Shi3z先生がベクトルを勉強せい言うてはります
>とにかくガキの頃からベクトルを教えてくれた親にマジ感謝
>世に出てるディープラーニングの本が一夜にして軒並み一世代前のものになってすごい笑える。
>さあライターの皆さん、本を書き直しましょう ブログで盛んにカプセル煽ってんな
流石いっちょ噛みの清水、節操無いw ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています