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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>>662
それを気にするような豆腐メンタルだったらもう5chやめたら?
ほんとボクちゃんは5chに何求めてんだか >>663
>豆腐メンタルだったら
>ボクちゃん
余計な一言を入れないと相手に意見すらいえないとは可哀想な生き方だと感じました
あなたのように5chに依存した生活を送っていると こういうさもしい人間になるのでしょうね
現実逃避もほどほどにしましょうね 犯罪者になる前に自身の言動を改めましょう
ではさようなら (もうここに来ませんからこの言葉を噛みしめて人生を送ってください) JDLA Deep Learning for GENERAL 2018#1の合格通知が届いた!
(合格者には併せて「JDLA合格者の会」の通知もあり)
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【JDLA Deep Learning for GENERAL 2018#1】
開催日:6/16(土)
受験者:1988名 ※第1回目に比べ約500名増
合格者:1136名
合格率:57.1% ※前回56.8% 今回も合格基準は提示されず
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人工知能の知識はそれなりにあったけど
兎に角問題数が多すぎで出題範囲もかなり広かったので実は自信がなかった
取り合えず人工知能ジェネラリストとして最低限の資格は取れたけど
自分はあくまでエンジニア希望なので次はE資格かな
でもその前にcourseraやその他教育システムの修了証も取っても面白そう
論文もそろそろ出したい。。。日本人の論文って殆どないからなぁ >>666
人工知能の知識がある程度ないと合格って厳しい感じ?
次受けようと思ってるから知りたい 人工知能の知識って必要?
人工ではない知能だけじゃ駄目なの? >>667
知識が全くないなら書籍やネットでかなり勉強しないとつらい
>>669
駄目ですw ALBERT今日も上がっているね。
買うぞ買うぞ買うぞ! Albert、案の定、ストップ高だよ。
だから言っただろ、買っとけって。
今からでも遅くないぞ。 「AI」にマッチしました.
番組タイトル:「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容:マイケル・サンデル教授が、民主主義と哲学発祥の地・ギリシアの遺跡を舞台に、現代社会の難問を世界の若者たちと議論。第2回はロボットやAIの進歩をめぐるジレンマ。
放送日:2018年06月30日
開始時刻:22:00
http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week >>582
営業やコンサルがモデルの指定まではする必要ねーだろ
そんなもんエンジニア側にやらせろ
できたら最高の超有能コンサルってだけだろ
大体、モデルの指定までコンサル営業がやってたら
エンジニア側はマジでコード書くだけだろうがアホか
AIコンサルに技術的に必要なのは
・業務内容の抽象的論理的説明及び記述
・業務から得られるデータの詳細な記述
それから見積もりにこだわってる時点でAIコンサルタントとして2流
どこも人材不足なんだから、自社でやらずに人任せでAIやろうってとこには
上限いっぱいまでふっかけりゃ良いんだよ 高等数学をアプリ化するとプロ電卓しかないのか?
アルゴリズム辞典みたいなのを探しているんだけど
>>680
最近のマ板はコピペ投稿しかないぞ >>1
どういてお前らはこのまま、
【人工知能長者に喰いもんにされる道】
を《《《自らchoice》》》》すんのか教えて?
"""俺様が、
【【世界の最高税率を統一する方法!w】】解明してやった↓↓"""のに
マジ方法↓
マジで【小説掲示板】(下記↓URL)で《《《絶賛》》》された(←※『マジ』だからな?)俺様の↓↓↓↓↓
『『『『戦争をなくして【世界を豊かに】w までwする《《《超現実的》》》』』』な方法wwwww↓↓↓↓↓↓↓
本当に簡単な話し。こういう事。
人類社会のルールは現在、現実的に“弱肉強食”である。
ならば、(人類は、)それを、「分数の計算」の様な要領で(、いわば、「横流し」的に)己が理想とする、
(要は、↓)
"平等・公平・公正”的なルール(仮)に
↓↓↓↓↓
【(ルール)変更】してしまえばいいの。w
(『お前らの為』だぞ?w(←※【【戦争でも起きてさっさと死てえぜ!(w)と思ってるヤツら以外】】なw))
↑↑↑↑↑↑↑↑↑(は、)
道理にかない、強者も弱者も損をしない(←※実際は【超、得】するw↓)から(それらが
(つまり、(それを)【余裕】)で納得する事で)それが(【余裕】で)成立し、世界から「威力」を廃するから《《《《戦争もなくなる》》》》
んだよwwwww
ちなみに【超、得】するのは、(この理論は、それ(ルール変更)から行くと、)「世界の最高税率を統一する事で全世界が豊かに!」なるからだよwwww俺様は【マジ超天才】だからwwwwwwwwwww
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
http://www.kakiko.info/bbs4/index.cgi?mode=view&no=10099&p=8
(※↑「 小説カキコ掲示板 長文 戦争をなくす方法 希代世界一位 」
【検索】でも出るが↑これで開くと順番どおり表示される(※順番どおりに見ないと(俺様の理論は【マジ超一流】だが『『威力』』が半減する)(←※「ストーリーがあるから」)) numpy配列の様々な変換しまくった
行列の値って中身確認しても意味あるのかな、
計算が進行して意図した.shapeになっていれば
コードは間違えてないって判断でいいのだろうか?
数値の羅列を見ても計算が本当にミスっていないか
判断がつかんわ。 関係が深いのはTAUBVCのどれ?
何処?を勉強すれば役に立ちますか? 全部関係が深い
っていうか数学をAとかBとか分けるのがそもそも頭沸いてる証拠 >>689
そうですね、聞き方が間違っていました。
オブジェクト配列と変数配列の空間座標の写像変換アルゴリズムにおいて
ベクトル行列の微分積分がよく分からないので復習のための
参考書籍かページを紹介して頂けませんか? >>681さんの
>高等数学をアプリ化するとプロ電卓しかないのか?
>アルゴリズム辞典みたいなのを探しているんだけど
に近いものを探しています。
例えば、ハイパボリックタンジェント関数の実装プログラムなど
検索しても以下のような説明書レベルしか分からないのです。
https://support.minitab.com/ja-jp/minitab/18/help-and-how-to/calculations-data-generation-and-matrices/calculator/calculator-functions/trigonometry-calculator-functions/hyperbolic-tangent-function/
用途
ハイパボリック関数は、電気輸送(ケーブルや導線の長さ、重量、応力を計算する)、上部構造(吊橋の弾性曲線とたわみを計算する)、
および航空宇宙(航空機の理想的な表面被膜を判断する)など、
工学技術の分野において多くの応用に役立っています。
統計では、逆ハイパボリックサインがJohnson変換で使用され、
正規分布に従うようにデータを変換します。
工程能力分析によっては、正規性を仮定する必要があります。 数式の縦ベクトルの解釈にいつも迷う。
縦ベクトルってnumpyで定義するとどうなるの?
np.array([1, 2, 3])なのか、
np.array([ [1], [2], [3] ])なのか
縦ベクトルnp.array([1, 2, 3]).T は元のベクトルと全く
同じになるっぽいね。 縦か横かは関係ないというか自分がどう見るかで変わる
それより大事なのは右から掛けるか左から掛けるか
shapeで自信がないひとは
適当な正方行列を掛けてみれば良い >>700
君が期待してるのはこっちだろ
>>> np.array([[1, 2, 3]])
array([[1, 2, 3]])
>>> np.array([[1, 2, 3]]).T
array([[1],
[2],
[3]]) お前らもうディープラーニングの気持ちわかるの?
こういうことしたいなーって思ったらホイホイとネットワーク組んでおし動いたってなるの? >>703
ああそういうことか、ありがとう。
Conv層の入力画像が3チャンネルの場合、
フィルタ行列は3チャンネル別々のものが生成されるの?
それとも同じフィルタ行列を3チャンネルにブロードキャスト
するの? >>705
別々に生成される。
フィルタの結果は加算されて1チャンネルの画像になる。 ニューラルネットの質問なんですがバイアスを入力1、重みbとして扱う時に
X=[x1,...,xn,1]
W=[[w11,...,w1k],...[wn1,...,wnk],
[b1,...,bk]]
Y=XW=(1,n+1)
になりますよね
隠れ層がある場合は重みWの最後の列を出力1になるようにしないといけないと思うのですが
W=[[w11,...,w1k,0],...[wn1,...,wnk,0],
[b1,...,bk,1]]
こうしてもいいのでしょうか KerasのEmbeddingレイヤーについて教えてほしいんだけどさ
https://keras.io/ja/layers/embeddings/
>正の整数(インデックス)を固定次元の密ベクトルに変換します
の説明で、どういう計算をしたら
> 例)[[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]]
になるん? いやしかし機械学習という神風でPythonがRubyを吹き飛ばしたよね
特にこれから始めようとする人で、Ruby選ぶ人って激減なんじゃないかと >>715
pythonは遅いのでJuliaに変わって欲しい。 >>718
pythonは遅いからc++にしてくれ。 フロント言語なんかお気楽さが命なんだから、CとかC++とかはありえねー。 ディープラーニングで関数の先の予測はできますか?
例えばsin関数を学習する例で言えば
学習データとしてsin0~360の範囲で一度ずつ学習させますつまり、0という入力に対し0を返し,90に対し1を返すように学習させます。学習後入力データとして0~360の範囲外のデータを入力した場合どのような値が帰ってきますか? 学習してラジアン入力の方が使いやすいとか指示してくれるAIの方がうれしい 教師データの分布から外れた値を推定できないのは当然のこと ストライドを1にしたら、微小な位置に対する位置の頑健性が低くなりますよね? それと、結局>722の答えとしてはどうなりますか? プログラマーのなかには、解をひとつ見つけると、別の解の模索をしないまま、自分の知ってる1つの解だけが唯一の解だと断定したがる、頭のわるい人がいます。どうも彼らは、高校数学の知識が、まったく思考力に結びついてないらしいです。
そして、このような論理的思考力のひくい頭のわるいプログラマーにかぎって、「プログラマーには数学が重要だ! 数学教育は論理性を養う!」とか言ってたりしますので、とことん呆れます。 関係ないよ、数学は数学、といってもたいした数学をやっていないんだろうけど(笑) 狭い世界しか知らないのに微積分程度の知識で偉そうな顔をする、理解不能w courseraでMLの授業取ってるんだけど、
θ'X のoctave実装が、X * θ になってるんだけど、
どうして逆になってるの?'は転置です。
そのままθ' * X だとサイズエラーになります。 サイズを調べると、θ は 2 * 1 X は 97 * 2 でした。
Xはテストデータの行列のようです。
ちなみに最急降下法の実装です。
θ' * Xがエラーになるのは、分かるのですが、モデルではθ'Xでと書いてあって、混乱しています m×n行列とn×p行列の積がm×pになるくらい基礎中の基礎だろ 数学で良く使われる線形代数とMLのそれは違うからな >>744
それ線形代数になれてないと、本当に最初混乱するけど
冷静にサイズチェックして行列の掛け算が実行可能なやり方にすればできる
一般化して簡単化してる講義ではnx1行列のθとXを想定してるから
スライドでもθ[θ1;θ2;θ3;....θi]、X[x1;x2;x3;....xi]って列ベクトル(orたまに行ベクトル)で表記してる
その場合、θ' has size 1 x n、X has size n x 1になって
θ' * Xで左からかける行列の列数と右の行数が一致してるから計算できる
要はθとXで内積取ればいいって考えれば,X has size m x 1、θ has size 1 x 1に
インターセプト項を加えて、Xがm x n行列、θがn x 1行列になった時
これらの行列の内積を取るには、(θ' * X') or X * θを計算すれば良いと分かるっていう
講義中の線形代数のチュートリアルでやってる簡単な話になる てか俺もまだMLやってる途中なんだけど
同じ教授のディープラーニングコースの方をやり終えた人いる?
いたらどの程度日本語字幕付いてるか教えてほしい
1週間の無料期間だとちょっとしか見れないだろうから
日本語字幕ありとなしじゃ倍以上理解に時間かかるわ… 行列の内積や積の意味さっぱりわからずに単に数字の操作としてしかやってないからそんなつまんないところで躓くんだろうな
やっぱ線形代数の入門書ぐらいは読んどいた方がいい ■クソマウンティング警戒情報■
クラス1 大学の授業で線形代数をやっただけのおっさん
クラス2 大学には行かなかったが線形代数を独習したおっさん
このあたりが出没してるので気をつけましょう。 線形代数知らないと大損だよ!
人工知能
ディープラーニング
機械学習
だけじゃないよ!
プログラミングでかなり重要 行列学ぶにはには画像処理がいいって、
それ一番言われてるから。
データサイエンスから派生してOPenCV
始めたけどかなり楽しいゾ。
数式見るだけより画像がどう変化するかを
確認するとアルゴリズムの意味や目的が
はっきりわかんだね。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています