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【統計分析】機械学習・データマイニング23

■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
2019/02/28(木) 20:07:20.50ID:PNBr8RBB0
!extend:on:vvvvvv:1000:512
機械学習とデータマイニングについて語れ若人


■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/
DeepLearning研究 2016年のまとめ
http://qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76

■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング22
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
2019/04/17(水) 01:56:35.53ID:UDUN5nb9p
>>745
文字通りニューラルネットワークの設計
新しい課題に適用する場合やチューニングをする際に必要となる

新しい課題では、似たような課題から似たようなニューラルネットワークを組むことから始める
勾配消失してると感じたらバイパスさせたり、過学習に陥りやすいときに適当にdropout挟んだりと、慣れてくるとどこに何をどこに配置すると性能が向上するのかが見えてくる

また上手く行っていたモデルが、入力データが異なると学習がうまくできないことがある
そこでチューニングという作業が発生する
チューニングは前処理を変えたりモデルを変えたりする
モデルを変えたい場合、例えばCNNの畳み込み層とプーリング層を一段深くしてみたり、全結合のニューロン増やしたり、活性化関数をReLUからtanhにしたり、あるいはオプティマイザをadamからadagradに変更したりする
恐ろしいことに、これだけで性能が恐ろしく向上する事が多々あり、理由が分かることのが少ない

このチューニングも含めたビジネスロジックに組み込むための(ニューラル)ネットワークの最終形態を作ることを設計と言っている
2019/04/17(水) 07:20:08.59ID:zRs6mVlW0
nnablaのベンチマークが出てこない
pytorchやtensorflowに比べて速いんかどうかなんだけど
748デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MMfb-Ouf2 [210.142.95.77])
垢版 |
2019/04/17(水) 12:50:36.97ID:WckshTj9M
>>734
chainerをやろうとしましたけど、
多変量LSTMのサンプルをいろいろ探しても
いいのが見つかっていません。
どこかアホにも分かるようなサイト教えて下さい！
749デフォルトの名無しさん (JP 0Hfb-83pk [210.251.91.153])
垢版 |
2019/04/17(水) 19:09:42.27ID:hVcgMCQ3H
データフレームにはベクトルを入れられるの？
750デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0682-T1YN [113.20.238.175])
垢版 |
2019/04/17(水) 19:38:50.63ID:XEpE4IOT0
以下のブログを読めば
フレーム問題は解決済みと言えますか？

フレーム問題は解決済み −フレーム問題に見る、ＡＩ史の闇ー
https://robomind.co.jp/frameproblem/
2019/04/17(水) 20:26:08.51ID:WIrsZtM70
フレーム問題は思考実験みたいなもん
全然気にしなくて良い
2019/04/17(水) 20:31:32.36ID:DaACwh1w0
まあそもそも人間もフレーム問題間違ってるやつばっかだし。
2019/04/17(水) 20:35:55.93ID:zRs6mVlW0
pandasのデータフレームにはベクトルを入れられるの？
2019/04/18(木) 05:36:03.29ID:JIRwwjUkp
>>753
入れられるけど使いにくいよ？
755デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff66-emY3 [183.77.216.198])
垢版 |
2019/04/18(木) 05:42:33.05ID:AMebxmaN0
そうなんだ
埋め込みベクトルは各々の要素を次元別のカラムに展開するのが定石なの？
2019/04/18(木) 08:40:45.74ID:TKY2dD+op
時間という概念が理解できてれば、社会の枠組みに囚われた者たちがどれだけ不自由を強いられてるか理解できるだろう。
2019/04/18(木) 11:45:22.79ID:JIRwwjUkp
>>755
何がやりたいかにもよるけど、別々に入れておくと
統計量出したりリサンプリングしたりplotしたりそのままscikit-learnの入力にできたりとメリット多い
758デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff66-6QLb [183.77.216.198])
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2019/04/18(木) 20:35:14.64ID:AMebxmaN0
>>757
そうなんだ、ありがとう
2019/04/20(土) 15:44:39.99ID:0fUB+1+Q0
よくユーチューブとかでdqnを使った強化学習のシュミレーションとかやってるけど
それらのdqnってディープラーニングは使ってるの？
lstm使ってるだけだとディープラーニングとは言わないよね？
760デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM33-Yhte [36.11.224.149])
垢版 |
2019/04/20(土) 16:03:21.89ID:uP7F94RHM
lstmは十分ディープラーニング枠でしょ
2019/04/20(土) 16:20:23.60ID:kDZxvYX7d
Q学習にDNN使ったのがDQNでしょ
2019/04/20(土) 17:09:54.82ID:HJdwOYu4a
中間層が複数なら何でもディープラーニングだよ
763デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ dfb6-L8f3 [122.255.141.199])
垢版 |
2019/04/20(土) 18:37:47.85ID:tuvQzCfP0
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https://www.youtube.com/watch?v=xlNQzqa7jXA
2019/04/20(土) 19:53:45.49ID:0fUB+1+Q0
>>762
2層のニューラルネットワークでもディープラーニングと言えるの？
765デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-6cab [106.180.15.89])
垢版 |
2019/04/20(土) 20:18:01.99ID:8/H9xiiDa
>>764
自分はそう思う
定義なんてないが
2019/04/20(土) 20:22:06.65ID:iHOsOjyF0
>>764
二層だけでdlなんて言うアホおらん
そんな厳密に定義求めても仕方ない
2019/04/20(土) 20:31:37.67ID:l6b5x/bP0
2層でニューラルネットワークと言ってた頃はあったですよ
768デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff66-emY3 [183.77.216.198])
垢版 |
2019/04/20(土) 20:32:11.55ID:QgvhEh8P0
は？
2019/04/20(土) 20:47:10.15ID:jgHC80sC0
>>768
「は？」とか言うくらいならちゃんと間違い指摘してあげて
2019/04/20(土) 21:56:08.62ID:QsKi4jtu0
バックプロパゲーションで詰んだ
順伝播はほほーんってなったけど数学分からん俺にはハードルゲロ高い
2019/04/20(土) 22:13:05.77ID:0fUB+1+Q0
ニューラルネットワークとディープラーニングは根本的に学習のさせ方が違うと思うだけど
2019/04/20(土) 22:25:45.89ID:D0CGTZnkp
>>771
根本的に理解してないか大きな勘違いをしてるぞ
ディープラーニングはニューラルネットワークの一種
2019/04/20(土) 22:30:25.12ID:D0CGTZnkp
>>767
ニューラルネットワークは何層でも構わない

以下は一層のニューラルネットワークの例
Input ―> (neuron|activation) ―> Output

ディープラーニングは三層以上のニューラルネットワークと言われている
2019/04/21(日) 01:20:55.48ID:aRPhJ5ei0
ディープラーニングって単にニューラルネットワークの中間層を増やすだけなんか？
2019/04/21(日) 01:31:18.52ID:M/a5iigF0
ディープニューラルネットワークとも言うでしょ
2019/04/21(日) 03:34:26.64ID:aRPhJ5ei0
層を増やすだけなら
なんでジェフリーヒントンがディープラーニング発見するまでに時間かかったんや？
777デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5fad-61/s [124.144.197.178])
垢版 |
2019/04/21(日) 04:55:11.58ID:gW8lsVjX0
計算できないからだよ
778デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff10-nTKY [153.131.102.129])
垢版 |
2019/04/21(日) 08:06:31.60ID:Z7Ny5UGC0
>>774
中間層を増やすだけでも
それを上手く学習される技術がわからなかった
それを解決できた
779デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff10-nTKY [153.131.102.129])
垢版 |
2019/04/21(日) 08:08:01.74ID:Z7Ny5UGC0
>>776
自分で少ない層のニューラルネットワークを作って
単純に中間層を増やして動かしてみたら良いよ
780デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5f40-s4yl [118.104.141.4])
垢版 |
2019/04/21(日) 11:40:50.99ID:X66J/yPd0
ディープラーニングの中間層を大脳のようにランダムに配置したり
伝播をカオス化させたりするのはうまくいかないんでしょうか
新しいものが生まれそうな気がするんですが
そういう研究はあると思うのにネットで検索してもでてこない
781デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff66-PIYw [183.77.216.198])
垢版 |
2019/04/21(日) 12:01:24.17ID:QxBwEbiO0
fasttextを使ってみて驚いた
標準ライブラリだけでこの速度と精度を実現してるの？？
2019/04/21(日) 14:34:18.10ID:iN8e06dBp
>>780
今のところ一番近いキーワードはベイジアンネットワークかな
一般的には神経科学を計算機で実現する計算神経科学と呼ばれる分野

バックプロパゲーションは脳内では起きていないと言われていて、今のニューラルネットワークはヒトの脳とはどこか違うらしい
2019/04/21(日) 14:54:11.11ID:S/sx7hKld
>>780
今月の頭にFacebookが公開したrandomly wired neural networksはどう？
784デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM83-+96b [210.142.95.159])
垢版 |
2019/04/21(日) 14:54:15.94ID:YKRN8m01M
>>782
昨年発見されて話題になったのは違うの？

人間の脳の解明には
少なくともあと100年
かかると言われてる。

それまで俺は生きていないので
困ってるところ。
2019/04/21(日) 15:03:51.42ID:7jtZEDKn0
脳の解析は必ずしも必要ではない
例えば空を飛ぶのに鳥の羽根を模倣する必要はない。参考にはしてもいいけどね

そういう意味では脳の解析は100年後になるぐらい、どうでもいいことだとは思う
786デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FF9f-ZG7F [49.106.188.33])
垢版 |
2019/04/21(日) 15:17:24.07ID:X+dVpzWxF
人間はミスが多い
錯覚も多い
勘違いも多い
思い込みで暴走しまくる

人間と同じもの人間の延長で造っても仕方ない
人間を模倣するべきではない
2019/04/21(日) 15:19:06.82ID:7jtZEDKn0
>>786
機械学習も錯覚を感じるんだぜ
2019/04/21(日) 15:25:28.71ID:N1bfuPBQ0
>>780
ないなら自分で研究したら
2019/04/21(日) 16:44:48.50ID:16IUzPjsa
ニューラルネットワーク界隈も元々は人間の脳を再現することを目的としていて
どれだけ実用性があるモデルでも学会では脳の機構とはかけ離れているというだけで拒絶されていたが
今やニューラルネットワークは脳を再現することを目的とするものではなくなっている
790デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff66-PIYw [183.77.216.198])
垢版 |
2019/04/21(日) 17:09:55.18ID:QxBwEbiO0
https://arxiv.org/abs/1904.05391
バックプロパゲーション的なことは実際には起きてるらしいよ
791デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM83-HEWU [210.149.255.84])
垢版 |
2019/04/21(日) 19:35:02.65ID:Advw4iJHM
>>773
「N層ネットワーク」とは通常入力層を除いたものなのでそれだと2層じゃないかな

http://cs231n.github.io/neural-networks-1/#layers
792デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-6cab [106.180.15.78])
垢版 |
2019/04/21(日) 20:24:16.17ID:bh4LIHDZa
>>782
よくそんなに適当な事書けるな
2019/04/21(日) 20:30:38.20ID:Rpc86o3sr
ディープラーニングは層が何層にもなってて深いニューラルネットってことでしょ？
全く知らんけどたぶん歴史的に一層か二層の浅いニューラルネットやってた時期があってそれに比べて深いからディープラーニングって言われるようになったんじゃない？
794デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5f40-s4yl [118.104.141.4])
垢版 |
2019/04/21(日) 21:34:43.32ID:X66J/yPd0
二層先に繋げたり二層戻すことを
追加すると変更前のデータを参照できると思うのですが
そういうのはありますか？
2019/04/22(月) 00:32:51.22ID:Xu5D3g840
>>793
全く知らないなら書き込まなくてもいいですよカスが
2019/04/22(月) 07:01:10.70ID:vzs0SdtLp
>>791
重みの数が一層だから一層ですよ

>>782
どの辺りが適当？
2019/04/22(月) 08:23:31.13ID:IPMmdhQ/M
>>796
>重みの数が一層だから一層ですよ

なんだやったことすらもない人かもう絡んでこないでね
2019/04/22(月) 08:29:53.74ID:/TINcjlya
ニューラルネットの層数のカウントで入出力層をどう数えるかなんてカウントする人の定義次第であって決まった方法などないからどうでもいい
2019/04/22(月) 08:35:49.77ID:IPMmdhQ/M
>>798
こっちの方が割と現実よね
2019/04/22(月) 09:51:07.02ID:vzs0SdtLp
>>798
定義はあるよ、間違えている記事が多いだけ
入力層を数えない=層と層の間の重みの段数だよ
そうでないとResNet等の層数が変わってくる

ちなみに(neuron|activation)は一つの○ね
書き方まずかったかも知れんね

activationを別の層と考える人もいるようだけど、それはkerasのせいかな
2019/04/22(月) 09:53:23.58ID:vzs0SdtLp
>>794
skip connection
2019/04/22(月) 10:32:33.53ID:vzs0SdtLp
すれ違いの理由が分かった
書き方に問題があった

Input layer ―- Hidden layer ―- Output layer
なら二層

書きたかったのは
x ―-(wx|activation) ―- y
ということなんだ

上の書き方なら
Input layer ―- Output layer
に相当する
2019/04/22(月) 11:06:49.82ID:IPMmdhQ/M
>>802
割と煽った書き方しちゃったけど結構紳士かつ真摯なレスする人なんだね…

新たに書いてくれたような内容なら同意。きつく言っちゃってゴメンね
2019/04/22(月) 12:16:34.14ID:lqB8SLfdp
数学的な知識が乏しい自分がやる事自体間違いなのかもしれないけどみんな数学的な部分も理解してる？
導関数とか勾配とかこんなの分かるとかみんな凄すぎだわ
2019/04/22(月) 12:20:20.94ID:Fq46EUJ/M
>>804
理解できなくても利用することはできるけど応用がきかないんじゃね？
806デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff7c-ZG7F [113.32.86.138])
垢版 |
2019/04/22(月) 12:20:37.74ID:XJGfHaKn0
普通の高卒ならだれでも判る
2019/04/22(月) 12:20:48.74ID:kaG9SzGHM
おおよそ高校で習いますやん。理系なら大学1年で格闘してると思うけど。生物や農、薬の人は知らんけどね
2019/04/22(月) 12:32:41.67ID:16KWhVFYa
数学分からないと言ってる暇があれば勉強すればいいのに
高校3年間の数学ならみっちりやればこのGWの10日間で終えられるだろう
2019/04/22(月) 12:43:28.56ID:ShmVg8iFM
>>804
もう義務教育からやり直せよ
2019/04/22(月) 12:57:49.67ID:lqB8SLfdp
>>809
いやほんとそんなレベルだと思う
みんなすげーわ

連休予定ないから勉強する予定
多分中学くらいまで遡る事になるだろうけど…
高卒アホ学校出の俺がやってる事自体知見のある人からすれば迷惑な事なんだろうけどやれるとこまで頑張ってみるわ
811デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sd9f-MKU9 [49.96.35.7])
垢版 |
2019/04/22(月) 15:09:27.26ID:reFjRmYWd
人間の脳はどうやってニューラルネットワークから
痛みのクオリアが生まれるのでしょうか？
2019/04/22(月) 15:21:52.41ID:kaG9SzGHM
頭モジャモジャの何とかいうエセ科学者が来てるのか。
2019/04/22(月) 17:08:17.67ID:WumkIe5B0
>>807
農学は知らんけど、生物は酵素活性の計算とかやるし微分方程式が解ける程度のことはやっているはず。
薬学に至ってはそもそも熱力学やるはずだから偏微分あたりもばりばりやるはず。
まじめに勉強すれば・・・・・だけどｗ
814デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM33-emY3 [36.11.224.106])
垢版 |
2019/04/22(月) 20:18:59.84ID:LagMHYjzM
くおりあて何？
2019/04/22(月) 21:47:43.95ID:fKgYa/TN0
徳永英明だったと思う
816デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM33-emY3 [36.11.224.106])
垢版 |
2019/04/22(月) 21:50:40.05ID:LagMHYjzM
キューブリック？
2019/04/22(月) 22:00:05.83ID:jp/rn/rU0
>>813
生物が微分方程式を解くのか、すごいなメモメモ
2019/04/22(月) 22:05:20.95ID:fKgYa/TN0
>>817
そら人間かて生物やで
さてはお主シンギュラリティに達したの?
819デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM33-rSAQ [36.11.225.70])
垢版 |
2019/04/22(月) 22:31:17.28ID:LPMNEHOxM
人工知能が生成したデスメタルを毎日24時間配信し続けるYouTubeチャンネル「Dadabots」
https://gigazine.net/news/20190422-ai-generated-death-metal/
デスメタルの楽曲を機械学習させることで、オリジナルのデスメタル曲を作り上げる
ことができるようになった人工知能(AI)の「Dadabots」が、YouTube上で「毎日24時間
デスメタル配信」を行っています。

ジャズや現代アメリカ音楽などの商業音楽を専門とするアメリカマサチューセッツ州の
バークリー音楽大学で出会ったCJ CarrさんとZack Zukowskiさんは、回帰型ニューラル
ネットワーク(RNN)という学習アーキテクチャに基づいて音楽を自動生成する人工知能
「SampleRNN」を改良して、「Dadabots」というデスメタル生成AIを開発。Dadabotsは
学習用に用意したアーティストが作成した楽曲を小さく区間分割し、前の区間から次の
区間を予測して「実際の楽曲の区間」と「Dadabotsが予測・作成した区間」を比較する
ことで自己学習しながら新たなデスメタルの楽曲を生み出してくれるというもの。
2019/04/22(月) 23:36:33.47ID:6rfageVz0
俺も数学苦手で高校時代0点を連続で取ったが、
再度勉強してる。この画像の2冊の本で
https://i.imgur.com/3N9mfIl.jpg
821デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff66-PIYw [183.77.216.198])
垢版 |
2019/04/23(火) 07:27:57.50ID:Pl7z2MsO0
微分方程式を解かない理系学問なんかないでしょ？
822デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-IKJb [106.161.116.56])
垢版 |
2019/04/23(火) 12:40:26.93ID:+7SWWG4ia
>>821
経済学でもいる。
2019/04/23(火) 13:59:36.66ID:JVADL5TF0
経済には関数論は不要ですｗ
2019/04/23(火) 19:55:52.87ID:JSYnwir10
>>823
そうなんですか？なんか経済学でも数学を駆使している、と聞いていますが…
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%83%E3%82%AF%E2%80%93%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%82%BA%E6%96%B9%E7%A8%8B%E5%BC%8F
825デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM33-emY3 [36.11.224.206])
垢版 |
2019/04/23(火) 20:20:06.78ID:i2aeiAJ2M
ですよね
2019/04/23(火) 20:23:41.92ID:B8eC+d1id
分数論
2019/04/23(火) 20:31:08.33ID:PlCSQgU2M
e検定受けよかなって思ったけど受講料高すぎるわ！
2019/04/23(火) 21:04:19.68ID:UExvE5Ad0
>>827
どうみても検定料で儲ける気満々でひくわな
逆に検定持ってる方が情弱です！って言っているようなもんだ
2019/04/23(火) 21:15:50.24ID:tMu4/X7d0
いまだ毎週のように新しい手法やらアルゴリズムが開発されてるのに検定にどれぐらいの意味があるのだろう
2019/04/23(火) 21:19:58.68ID:1FoaErVD0
情弱には関係ない
2019/04/23(火) 21:26:29.77ID:2LOIP5VX0
論文読んで楽勝で実装しましたって人見ると絶望する
ちょっとで良いんでその知能分けてください
2019/04/23(火) 22:12:22.75ID:ifbd7Xz50
結構論文見て実装しても論文通りの性能出ないとか言ってる人をよく見るね
githubに公開されたソースをそのまま実行しても論文の通りの出力がされないとかっていうのも見る
833デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff66-PIYw [183.77.216.198])
垢版 |
2019/04/24(水) 06:44:27.80ID:5POyK3wf0
>>831
あれ、憧れるよね
理解力と実装力の差に絶望する
2019/04/24(水) 06:59:35.05ID:sao36N6a0
ドワンゴ人工知能研究所がわずか三年で閉鎖
2019/04/24(水) 07:58:26.91ID:5POyK3wf0
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/build-a-movie-recommender-with-factorization-machines-on-amazon-sagemaker/
この例さ、fmじゃなくてmatrix factorizationじゃない？
836デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM83-+96b [210.142.95.215])
垢版 |
2019/04/24(水) 08:31:23.37ID:KNnvYrzOM
>>824
経済D卒生です。
経済学でも数学使ってるけど
ま、あれはママゴトですな。
現実の経済となんの関係もない
簡単な数式で遊んでるんです。

同級生が幾人か大学教員に
なりましたけど、当時D部屋にて
経済学なんてただの算数遊びであると
みな言ってました
2019/04/24(水) 08:37:44.36ID:DtYDVA47a
ノーベル経済学賞も実際はノーベル賞ではないからな
838デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Sp33-AUeZ [126.247.3.133])
垢版 |
2019/04/24(水) 08:54:22.11ID:8LdYzxcVp
結局制御プログラムの域を出ないから
ある程度人間の側で自明な制約を書いてその制約の元、
古典的に条件分岐させた方が良い予測を出す

人間の書いた制約が違うなら制約外を処理に書いて
機械の予測全体から制約ありきの予測を引けば
部分的に予測を絞り込めるし シナリオ式。
2019/04/24(水) 09:18:24.77ID:8DWrdrISp
CNNの可視化にGrad-Camが使えるのかなと思って調べてみたけどVGG16とか学習済みモデルを使っての実装しか見つけられない
自作のモデルでやられた事ある人いますか
2019/04/24(水) 09:42:40.00ID:3s33aqLe0
>>837
ノーベル経済学賞がノーベル賞じゃないならどうだというんだ？
2019/04/24(水) 10:18:52.85ID:DsHTrMBE0
よくあるネタ話
2019/04/24(水) 12:24:09.23ID:Y8J6KZZPM
>>840
アルフレッド・ノーベル記念スウェーデン国立銀行経済学賞

ちなみにこの賞を受賞すると、なんと！あのアダムスミスから電話がかかってくる(実話)
843デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr33-6cab [126.133.237.115])
垢版 |
2019/04/24(水) 12:49:46.22ID:80VCMEL0r
>>839
中間表現取ってこれれば後は一緒じゃないの
844デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5f47-XGNA [150.249.206.28])
垢版 |
2019/04/24(水) 12:56:41.84ID:0jiEPiC30
Grad-CAM++がなんだか知らなかったが
論文読む限り確かに重みにアクセスできれば
あとは加工してできそうな気がする
845デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM83-+96b [210.142.95.25])
垢版 |
2019/04/24(水) 19:04:28.44ID:qbcovmG3M
機械学習って難しい。
pythonで何も考えずに
単に分析するだけなら
簡単とか言われたけど
python初心者の俺には
途方もなく難しいです
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