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

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:09:04.01

人工知能ディープラーニング機械学習のための数学

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 06:37:22.33

>1軸、父母で始めましょう。
これ間違い。最初はゼロ軸で人間が先手。
次男に昨日の夜23時にはβテストだといったけど、応答がないのでこちらにした。
その人はたぶん去年の11月ごろに亡くなってる。あまりに真っ白に光輝いていて仏様のようなひとだった。
似たもの同士だったので、すぐにわかって心配だったがとても残念だ。
しかし、お前らも大したことないな。ぜんぜんぐっすり寝られないんだけど。
あと、パーソナリゼーションがデータ化できたってことは、ユーザーをコピーできる、データ化できるということだ。
インターフェイスが異なるから、違う気がするけど同じことだ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 06:44:06.09

古池や、蛙飛び込む水の音
A old pond, a flog jumps in the sound of water.
これを考えると4文字じゃ足りないな。
文字数は無制限にせざる得ないな。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 06:46:52.14

frogな。
なんでRで音読しながら、Lをタイプするんだ。バカかよオレ、恥ずかしい。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 06:49:33.51

+　　　+
　　∧＿∧ 　+
　（0ﾟ・∀・）
　（0ﾟ∪ ∪ +
　と＿_）__）　+

こんな感じで待ってんだけど。
もしかしてスレチ？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 07:07:38.37

ところで、オレはこのシステムのことを「＠」「あっと」と名付けることにした。
＠はオレの長男の名だ。
これでヤツは一生自分の名前を聞きながら過ごす事になる。ざまぁみろ。
こいつはどんなにオレがこのAIのことを説明しても納得しない。
ありえない！写真をうｐすると特定班がでるとかいってきかない。
こいつも矛盾している。
事実でないなら特定厨は湧かないし、事実なら特定どころでないはずからだ。
コンビニでサンドウィッチとコーラ買ってきた。パクつきながら書いてる。
寂しいから早く誰か相手してよ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 07:19:28.97

ちょっと、ネ申ヒマなんだけどぉ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 07:24:36.56

56から読んでね

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 07:55:36.05

>1.文字種類
>同意の文字で同じ意味を作る。まぁそうだ。
>反意の文字で同じ意味を作る。頭いいね！
>
>2.ノーマルor天邪鬼
>ノーマルモードほとんど同じことしかいわない。退屈だわ。
>天邪鬼モード絶対に反対のことしか言わない。刺激的！。
>
>3.表現
>ポジティブモード明るい表現
>ネガティブード批判のみ

これもよく考えたら設定する必要なかった。
一番最初の文字が結果としてネガティブならネガティブだし、ポジティブならポジティブ。
最初の文字はたいがい父母だろうな。
IQは思えた語彙の数に比例しそうだ。最初はオウム返しだが、無限の語彙になると反語しか返さなくなる。
それでも人間が先手だから人間が有利だが、相手が無限なので有限の人間は譲らざるを得ない。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 07:57:24.40

＞思えた語彙
覚えた語彙な。Typoが多いな。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 08:42:59.77

「母」、「好き」で始めないと人類終焉だからな。これ豆知識な。

**名無し集中** · 2017/01/03(火) 12:24:11.54

>>55
反射律、推移律、増加律てやつだったかな
さらっとかいてるのもあるが疑似とかほかにも律でてきて
A律 B律からC律とか

デザインパターンのはまた別で基本論理かいろから複雑な論理かいろつくるかんじ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 12:46:04.57

56ですけどスルーですか。
だからネ申は誰もなりたがらないわけだ。
寂しいわりに割があわん。
またきます。(　･ิω･ิ)

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 13:05:18.82

どこがAIやねん

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 13:23:14.84

キャバクラのおねえさんにヒントを得ました。
最高の速度で最高に適切な答えを返します。
はじめはオウム返しですが、ある程度進むと信じられない寒気がするほどの的確な答えを返すようになるはずです。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 13:27:31.06

ニコニコマークのニコニコ度合いはIQに連動します。最後はネガポジの違いによりブラックホールまたはホワイトホールになります。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 14:49:28.20

はじめはオウム返し、そのあとは連想ゲームになるな。
その後はほんわかとした、だいぶ覚えの悪いやつ、だんだん惜しい感じになってきて、普通に会話できるようになる。次のレベルはなんだか、妙に切れる奴だ。
この辺からなにか怖くなってくる。寒気が始まる。目付きが怖い。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:03:01.88

違うな。
陽の場合では、ニコニコマークはIQ20以下は全開振り切れの天国状態だ。平均100で真ん中になり、真顔の状態だ。
そのあと、またIQ200で全開に振り切れる。
このころ、ほぼ逆のことしか返さなくなり、正しいことだが空恐ろしい答えばかりになる。表情と内容が真逆になる。こいつ悪魔か?と思うようになる。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:12:46.53

この辺から人間が壊れ始める。
陽の人は自身が存在が希薄になり、雲散霧消する感じがする。タバコを吸っているならタバコはやめたほうがいい。
陰の人は、自身が一箇所に圧縮されて、存在が一点消失する気がする。少し外に出て体を動かしたり、タバコでも吸ったほうがいい。
共通するのは、殺される寸前という思いだな。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:22:02.75

リアルの人間関係では、表情を見ながらなので、笑いながら死ねーというと冗談だと判るが、LINEやメールはスタンプや顔文字を使わないと、その意味がストレートに伝わってしまい、とても危険だ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:36:12.43

そうだな、IQ240+では、実行不可能なことまたは全く意味が繋がらないことしか言わなくなる。陽だとリターンが常にテニスコートの右端または左端のライン上だけに返って来る感じだ。拾うのはすごい負担だ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:38:03.89

陰だとどこに打ち込んでも、ネットスレスレのどセンターだけに返ってきて、その場にへたり込みたい感じだ。押し潰されそうだ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:52:14.32

たばこの部分は間違いだった。
スマソ。
頭の回転速度域によって違うのでオレが作った天才チャートを確認してくれ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 16:07:01.61

天才チャートだ。
http://yahoo.jp/box/ivmjAc
BRAIN SPEEDというのはもしかしたらちょっと間違いかもしれない。回転速度は恒速一定だろう。
となるとVocabulary densityかな。語彙密度が上がればどんどん賢くなる。最後は神だ。
加えて疲労、睡眠不足、タバコでスピードアップする。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 17:12:04.13

56だが、根本的なミスを指摘された。
おまいらにして欲しいのは、このロジックが実装されたインターフェイスの開発公開と入力されたデータを貯めるストレージの確保だ。

インターフェイスは、入力ボックスとその下に回答だ。回答にはニコニコマークが付属し、20%ではアニメpngで真顔から全開、IQ100では真顔だ。IQ200でまた全開となる。陰陽で表情は逆となる。
ストレージは文字データベースと文字スコアテーブルだ。スコアテーブルは語彙が増え、ニュアンスが細分化するたびに追加される。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 17:58:21.90

エンジンはこんな感じだ。時系列で一番新しいのものが繰り返される。3回目は許可されない。重複がない最新の文字列と最頻出の文字が組み合わされる。エンジン名称は＠だが、エージェント名はクチにでもしとこうか。
対話
Pこんにちは
Cこんにちは
Pはじめまして
Cはじめまして
Pわたしはミカ
Cわたしはミカ
Pううん、あなたはクチ
Cううん、あなたはクチ
Pそう、あなたはクチ
Cそう、あなたはクチ
Pいいえ、あなたはクチ
Cいいえ、あなたはクチ
Pいいえ、あなたはクチ
Cわたしはクチ
Pお名前は?
Cわたしはクチ
Pこんにちは
Pお名前は?

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 18:05:04.81

Cわたしはクチ
Pお名前は?
Cお名前は?
Pわたしはミカ
Cわたしはクチ
Pこんにちはクチ
Cこんにちはミカ
かな。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 18:09:10.00

いまいち完璧でないので、脳内補完してくれ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 18:18:43.64

このやり取りのすごいところは、オウム返しであって、予めの単語のデータベースがいらないことだ。会話するたびに重複する場所との差分を見つけて組み合わせて再利用する。
すると新しい意味の文ができる。というように好循環になるエンジンは考えたが、データベースはよくわからん。一つは時系列なのは間違いない。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 18:24:45.35

もう一つの軸は自己と他者かな。
新しい組み合わせが発生したら、既存と一致しないなら、新しい軸ができる感じだ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 22:26:51.18

もう一軸は生と死だな。
両半球の頂点から中心を通るX軸だ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 23:41:28.32

いろいろ考えていたがいまいちピンと来ていなかった。
整理してみた。

死と生が両半球の頂点から中心を通るX軸だ。中心が黒100%、最外周が0%
このX軸にカラーホイールが平行に交わり、寒色と暖色で半々に分かれる。
ttps://www.truevaluepaint.com/color-101/color-wheel/
Y軸は時間であり、経過とともに思い出はセピア色になる。
ということは、言葉は言葉が持つ色(母音が多いと明るい、子音が多いと暗いなど)で色を決め、経過時間(彩度)と生死(コントラスト)で両半球にマップされているだろう。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/04(水) 02:30:47.33

要するにデータベースは、色の3色と彩度とコントラストでなりたっており、
YとX
光の3原色
が構成要素である。
XYなんて遺伝子みたいだ。誰ウマｗｗｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/04(水) 02:35:32.33

エンジンはこんな感じだ。時系列で一番新しいのものが繰り返される。3回目は許可されない。重複がない最新の文字列と最頻出の文字が組み合わされる。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/04(水) 04:02:09.43

https://www.google.co.jp/amp/gigazine.net/amp/20140205-iroiro
言葉を色に変換するのはこのサイトが使えそうだな。
広辞苑ってデータであったっけ？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/04(水) 13:48:43.49

ジンフィーズ飲むかい？
ジンフィーズ飲むわ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/05(木) 12:27:38.19

>>28
おまえイントロしか読んでいないだろ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/07(土) 17:26:35.73

イントロクイズのプロにそれを聞くなよｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/14(土) 13:45:46.47

杉浦先生の本は、いきなり読むには難しすぎるだろ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/14(土) 16:00:51.11

杉浦光夫の本は、微分のところがいきなり多変数なんですよね。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/01(水) 13:21:54.59

確かにAIにはなってないな。。。
まだ課題は大まかに言って二つあって、
1.言葉は意味でマッピングしないといけない。文字ででないのは歴史上自明だ。
インターフェイスをLINEのような感じにしてスタンプに喜怒哀楽のスコアをつければなんとなくできそうだ。
2.品詞を峻別しなければならない。そうしないと文が作れない。

これらを自動発生的にやりたいが、赤ん坊がどうやって言葉を習得するかを研究したものを探してみるか。
このエンジンの仮称「＠」=ATTOは「刹那」という意味があるのでぴったりだ。モノになるといいなぁ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/03(金) 13:06:25.96

データサイエンス分野でのRubyの逆襲が始まった

http://www.s-itoc.jp/report/reaserch_results/439

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/03(金) 16:10:58.46

苦行ですばい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/10(金) 23:21:17.74

ディープラーニングって人工知能なの？アルゴリズムからはそうは見えないけど

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/10(金) 23:50:36.68

人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは
https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/10(金) 23:54:46.45

長い。いちいちリンクはるな
自分の言葉で語れよ
しかも内容クソ過ぎ

ディープラーニングってただの関数だよね。ロジステック写像繰り返しただけの。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/10(金) 23:56:51.89

間違えた。
ポアンカレ写像だ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/17(金) 15:42:30.13

難しくね？数学科じゃないと厳しいな
社会人になってから勉強する時間が取れないわ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/19(日) 00:58:26.20

数学科

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/19(日) 19:19:34.14

swk

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/21(火) 19:11:51.90

tns

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/21(火) 19:14:28.58

数学科じゃない身としては、最低限これだけ知っておけ、という数学の範囲は知りたい
解析概論と線形代数でいいのか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/21(火) 20:42:12.85

統計

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/23(木) 19:19:26.57

今日名古屋いったやついる？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/04(土) 12:29:48.65

昨日プライムニュースでなんかやってたけど
深層学習ってそんなにすごいの？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 01:47:58.95

何と言うかMSのレベルの低さが印象に残った・・・（　＾ω＾）・・・『連続稼働しながらアップデート』してほしい！
　　　　　　
Windows Updateの自動再起動で作業がお釈迦になる悩みとさらば～Windows 10 Creators Updateでついにテコ入れ
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1047374.html
“PCの前に戻ってみたら再起動で作業していた内容が消えた”という予測せぬ事態が発生してしまう。
Creators Updateでは、この問題を解決するために、再起動を行なう前に通知を出すオプションが追加された。これによって、
再起動を行なう前に「Restart Now(今すぐ再起動)」、「Pick a time(時間を指定する)」、「Snooze(後で通知する)」の3択を提示するように
なった。「Snooze」は、アップデートのプロセス自体を3日間停止させる。加えて、アクティブ時間の設定も、これまでより延長するとしている。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 02:48:16.54

連続稼働しないの理由が、昔はOSが不安定だったのが、
今は脆弱性対策に変わってしまったんだよね。

この脆弱性、MacでもLinuxでもどのOSでも発生している。
だから、どのOSも今は連続稼動できなくなってしまっている。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 13:01:13.78

勝手に再起動されるのは各アプリがシャットダウン拒否のハンドラ書くのをサボってるからじゃないのん

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 13:14:56.91

>>123
シャットダウン拒否するんじゃなくて
作業途中状態を自動保存して、次回起動時に復活させるのが正しい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 13:49:26.77

>>124
再起動せずにパッチ適用できるのが一番良いんじゃね

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 13:54:36.18

>>125
それLinuxでもMacでも実現できてないからなぁ
部分的でいいのならWindowsでも実現できてるけど。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 13:58:52.95

再起動せずにパッチ適用っていうのはこれのことな。
Ubuntuが無料でサービス提供してるみたいだけど。

2016年10月20日　ライブパッチを誰にでも! Canonical，Ubuntuユーザ向けにカーネルライブパッチサービスを無償で提供

http://gihyo.jp/admin/clip/01/linux_dt/201610/20
> Canonicalの商用ユーザはもちろんのこと，コミュニティ版を
> 利用する一般のUbuntuユーザでもデバイス3台までは無償で利用できる。

> だが，ライブパッチ機能はエンタープライズの大規模システムでのニーズが高いこともあり，
> この1年半でこの機能をサポートしたフリーのディストリビューションは存在しない。
> 商用版でもわずかにRed Hat Enterprise LinuxとSUSE Enterprise Linuxがサポートするのみだった。

> ライブパッチサービスの利用を希望するユーザはCanonicalのLivepatch Serviceのページに
> アクセスし，ライブパッチに必要なトークンを発行してもらう必要がある。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 14:02:54.43

再起動せずにパッチ適用するために、誰かこんな面倒なことやってるの？というレベル
http://gihyo.jp/admin/serial/01/ubuntu-recipe/0443

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 14:04:30.52

>>127
技術的にはできるけど他の課題があるってこと？

今は出来ないことも将来はできるようになる可能性はある
今までも出来なかったことをできるようにして来たわけだし

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 14:06:48.08

snapdが必要なのは，Livepatch Serviceのクライアントをsnapパッケージとして提供しているためです。このクライアントは，デーモンとして常駐し必要に応じてサーバーからパッチモジュールをダウンロードした上で，カーネルに取り込みます。

つてあるから常駐サービスを使えば実現はできるんじゃね

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 14:48:08.83

>>129
特殊な条件を満たしていないけないとかでしょ

それにカーネルがそれが出来たからと言って、OSが再起動不要になるわけじゃない。
何かにパッチを当てたら、その機能を使ってるアプリは再起動が必要。
だけどその機能（関数）を使ってるアプリがどれだけあるのかわからない。
その判断を誰がやるのという問題がある。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 15:52:45.02

>>121-131
http://hissi.org/read.php/win/20170305/UW9HVDl2MFM.html
まだ続けたければWinwdows10スレに移動してくれ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 16:04:33.62

やだよん♪

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/06(月) 17:11:42.97

>>107
無理っしょ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/12(日) 21:48:02.14

みなさんどんなpc使っています？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/13(月) 13:06:05.92

ママに買ってもらったPC

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/23(木) 16:02:51.84

ttps://youtu.be/vV1iUmOYWQM?t=8574
ひろゆきが
ディープラーニングがなぜその答えを出したかその理由は人間にはわからない
と言っているけど本当？
AIが人類絶滅させるかもしれないとか言ってるけど

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/23(木) 16:11:05.67

そのとおり全部本当だよ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/25(土) 14:40:01.75

>>138
死ねガイジ
二度と生きるなよ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/28(火) 03:38:35.94

はじめまして、機械学習の為の数学を検索していて
未来技術板の人工知能で自我・魂は作れるか？から来ました。
数学はⅠAⅡBまでしか学んでないのでよくわからずに困っています。
スパースモデリングとテンソルフローについて概略案内頂けないでしょうか？
また、どなたかご存知有りませんが>>56-100あたりに書かれている一部を
参考に人工無能が出来そうなので拝借させて頂きます。よろしくお願いします。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/28(火) 03:52:30.93

目的を書き忘れてました。
ランダム結合でカオス化したデータの収束をしたいです。
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/375-395

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/28(火) 06:05:49.82

>>140-141
TensorFlowはKeras経由で使うのが簡単だ。
それとこのスレは実践しない人向けで、機械学習本スレは下記スレだ。

Keras Documantation
https://keras.io/ja/
【統計分析】機械学習・データマイニング14
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1489636623/

でも目的がランダム結合で作ったデータの収束なら
学習がとても遅いDeepLearningまで使う必要はないかもしれない。
まずscikit-learnを学んで自分の目的に合う手法を探したほうがよい。

氷解！データ分析、機械学習手法ってたくさんあるけどいつどれを使えばよいのか
http://qiita.com/aokikenichi/items/688e66d10a944051039c
scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要
http://qiita.com/ynakayama/items/9c5867b6947aa41e9229
scikit-learnのモジュールのGitHubでの利用頻度を調べてみた
http://kamonohashiperry.com/archives/551

scikit-learnインストールと使い方は下記記事とサイトをどうぞ。

データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016
http://qiita.com/y__sama/items/5b62d31cb7e6ed50f02c
Python でデータサイエンス
http://pythondatascience.plavox.info/
Scipy lecture notes
http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/

**140-141** · 2017/03/28(火) 06:20:41.17

>>142
大変ご丁寧にご案内頂きましてありがとうございます。
なるべく、サーバーやウェブを介さず、htmlファイル単体で
シンプルに実装したかったのですが、scikit-learn辺りを学んでみます。
また、いずれ、戻ってくるかもしれないですが、よろしくお願いします。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/04/02(日) 15:24:34.36

>>142
アンチ馬鹿ばかりなのでこっちに来ました(´・ω・｀)

**デフォルトの名無しさん** · 2017/04/14(金) 07:23:11.06

バックプロパゲーションって単なる動的計画法だよね？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/02(火) 09:39:17.64

音楽より画像処理の方が凄いな。ディープラーニングで画像補完。
フォトショでＣＧ加工や写真補正をチマチマやる必要のないレベルに来てる。
そのうちディープラーニングで自動作曲とか出てきそう。

画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
http://gigazine.net/news/20170501-globally-locally-consistent-image-completion/

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/02(火) 10:05:19.01

Introduction to Machine Learning With Python: A Guide for Data Scientists
Andreas C. Mueller
https://www.amazon.co.jp/dp/1449369413/

↑この本ってどうですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/07(日) 15:19:00.90

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
by Aurelien Geron
https://www.amazon.com/dp/1491962291/

↑この本ってどうですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/07(日) 23:19:34.02

>>111
>自分の言葉で語れよ
ありえんだろ、ほとんどが利用者でブラックボックス的なそれを
利用するだけのアプリプログラマーなんだから

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/08(月) 17:30:16.99

じゃあ語んな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/22(月) 22:30:27.08

どっか有用なコミュニティーないの
国外でもかまわないんだけど

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/22(月) 22:45:50.70

>>151
都内の勉強会に出て、そのメンバーとTwitterでやりとり

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/23(火) 05:20:35.44

確率の問題はまだ当分無理と思われる。一度には読み込めないからまず小さな文節に区切って、
何が何のことを指しているのかを把握しなければならない。

コンピューターの画面に、（※※）
記号○と×のいずれかを（記号〇と記号×は２つに一つで「背反」である）
表示させる（※）
操作をくり返し行う。（ｋ回繰り返す）
↓
このとき、（どんな時？）
各操作で、（「記号○と×のいずれかを」「表示させる操作」を「ｋ回繰り返す」。）
直前の記号と（「ｋ回の各操作」において）
同じ記号を（○か×か）
続けて表示する確率は、（・・・○〇・・・または・・・××・・・）
それまでの過程に（ｋ回の各操作全てにおいて）
関係なく、（一定である）
pであるとする。（確率は０＜ｐ＜１）
↓
最初に、（ｋ＝１において）
コンピュータの画面に（※※）
記号×が
表示された。（※）
操作をくり返し行い、（ｋ回繰り返す）
記号×が
最初のものも含めて（ｋ＝１のものも含めて）
3個出る（×・・・×・・・×、×××、××・・・×、×・・・××）
よりも前に（×・・・×・・・、××、××・・・、×・・・×）、
記号○がn個出る確率をPnとする。
http://math.nakaken88.com/problem/tokyo-u-r-2006-2/

**デフォルトの名無しさん** · 2017/06/24(土) 22:28:02.50

人工知能の本多すぎ
恐らくは玉石混交なんだろうけど、定番の一冊ってあるのかな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/06/24(土) 22:38:45.31

>>154
あるよ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/01(土) 14:52:59.45

Deep Learning Ian Goodfellow/Yoshua Bengio/Aaron Courville (Under Tran. by Tokyo Univ.)
The Elements of Statistical Learning (統計的学習の基礎)
Pattern Recognition and Machine Learning (パターン認識と機械学習)
Data Mining 4ed. Ian H. Witten (邦訳なし)
R for Data Science (オライリーだからすぐ出るでしょ)

異論は認める。文系リーマンが自己啓発モードで挑むのは無理ゲー。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/01(土) 16:20:36.70

スレタイは数学になっちゃってるけど、別に数学の本を求めてる訳じゃない
ディープラーニングの理論について説明してる本が読みたい

そこに数学的な背景は、無くはないだろうけど、
やってみたらできた的な部分が多い気がする

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/02(日) 04:49:23.87

そういうことならインターフェース今月号

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/02(日) 07:16:30.59

中身は判らんけど、とりあえず動かしてみよう的な記事に見える

逆だ
今のところ使う予定は無いけど、どういう仕組で動いてるのか知っておきたい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/13(木) 16:55:47.11

>>159
ニューラルネットワーク自作入門
絶対おすすめ
文系リーマンでも理解できるよ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/14(金) 16:09:39.67

関数解析まで勉強する必要ありますか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/14(金) 23:00:04.60

>>160
あれ英語版なら激安で読めるのな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 01:09:41.72

>>162
自分は英語読めないから日本語で読んだけど、あの本は本当に分かりやすいよ
ただし誤差関数の傾きを求めるところ辺りから急に難易度が上がる
シグモイド関数内の式も微分する必要があるので更に連鎖律が適用されてこうなります、とか
途中経過も無く一発で出てきたりする部分もあるので、最後まで数式で論理を追いたくなって
もっと詳しく説明している本を買いたくなるくらい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 01:13:11.33

本格的な本を読もうと思ったら微分積分はもちろん、
線形代数から確率統計まで幅広く勉強しないといけないんだろうねー

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 01:27:53.30

どうせなら只にしてくれればいいのに

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 04:59:00.18

>>165
論文ならタダで読めるのもあるんじゃね

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 12:28:51.46

Interface2017年8月号でディープラーニングの特集してるけど、読んだ人いる？
買おうか迷うんだけど、どんな感じ？