人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 09:36:28.29

※前スレ
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 09:43:46.53

需要ありそうなので、★２を立ててみました。
タイトル長の制限のため、★2が入れられなかったので、
「ための」を削除しました。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 12:14:36.09

量子情報幾何学

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 23:34:37.84

だからさ、ディープラーニングって難しい！
なんでポピュラーになってるの？
おまいら少しは分かって使ってる？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/06(水) 02:22:21.37

微積、線形代数、統計、フーリエ解析、微分方程式と勉強したけど
あとは集合と位相をやればOK?

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/06(水) 02:29:37.52

多分オーケーじゃない
それは普通に大学授業でやる程度だろう
そしたら大学生は全員専門家レベルになってるだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/06(水) 14:06:42.38

数学知識なんて文系で十分

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 04:56:43.65

>>5
お前、全く勉強してない

勉強してたらそういう書き方にならないんだ

その理由さえわからんだろFラン私文だからw

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 05:42:41.73

マセマの馬場先生や石村夫妻が「ディープラーニングの数学」や「ディープラーニングのためのやさしい数学入門」とか書かないかな。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 11:02:06.69

>>8
私大文系は数学は勉強しないんだよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 12:12:53.51

>>10
NTTデータの社員は6割が私文だ

だから馬鹿ばかりなのか(笑)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 13:19:17.89

>>10
早稲田政経は数学必須になるらしい。慶応の経・商の社会選択は数学選択に比べ1／4ほど。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 14:22:48.85

機械学習スタートアップシリーズの近刊のこれいつ出るか知ってる人いる？
機械学習のための数学入門　吉崎亮介・著

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 11:45:48.17

>>13
宣伝乙！

吉崎亮介って高専卒だからな。
どうせ高校数学の入門書を書き直しただけだろ。
読む意味はない！

他の大学受験用の数学参考書のほうがよほどいい。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 11:47:11.06

>>13
内容が本当によければ売れるが、
悪ければいくら書いても反感買うだけ。

そんな基本的なこともわからん馬鹿なのか？
高専卒の詐欺師は一味違うね！

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 14:53:07.24

>>14 >>15
今の大学の受験参考書に線型代数のっとらんが。
高校の履修範囲から線型代数は消えた。
高専は3年までに大学初等の線型代数を履修する。
微積も同じく。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 19:31:52.32

>>16
そんなことは分かってるよ馬鹿
少しは考えろクズ

ホント吉崎というのは
相当な馬鹿だな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 21:12:33.19

>>17
本当はわかってないんだろう。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 21:38:04.74

今時、固有値とか掃き出し法とか使う人はほとんど
いないのでは? いたとしても誤差が怖いからか
ライブラリを呼ぶだけだし。他の線形代数の出番は?

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/12(火) 15:33:19.64

>>18
まじで吉崎はレベル低いな
あまりに馬鹿すぎて、
己を天才とか思い込んでそう(笑)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/13(水) 20:55:41.78

SVMのRBFカーネルを使用して、
訓練データでy=200,180,160,140,120,100を学習して、テストデータの結果が140と出ます。
この時に訓練データの140を150とかにした時、
テストデータの結果が150では無く、180とか120になるのは正しい挙動ですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/13(水) 21:00:22.60

>>21
何言ってるのか分からない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 00:03:30.02

>>21
真のデータを編集してるなら結果が意図しないものになるのは当然では？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 10:51:32.24

>>21
全く正しい。
ちなみに正規化(標準化)はしてるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 14:56:52.67

おれはディープラーニングの理論を全て理解してるわけじゃない。
株価の予想に使ってるだけ。
いろいろ模索してきたけど、なんとか使い物になりそうになってきた。

でもまだまだ予測機能を強化したい！
一応、ディープラーニングのBoostingをやってみようかと計画中だけど、
計算が途方もなく時間がかかりそう。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 15:56:34.87

ろくに数学も勉強してないのにプログラミングだけやろうとするやつ多いよね
無意味

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 19:41:19.25

その「ろくに」というのが
人によって全く違うので
そゆのは書かないほうがいいよ。
そゅこと書くやつってだいたい小学生レべル。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 20:50:34.92

その「小学生レベル」というのが
人によって全く違うので
そゆのは書かないほうがいいよ。
そゅこと書くやつってだいたい(ry

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 21:30:02.59

ハハハ

それ面白いと思ってる？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 22:11:53.35

>>26
実際それで用が足りちゃう場面も多いんだよなぁ

例えば、職業的プログラマでも再帰関数理解してないとか
高度なことしないなら十分ってケースは普通にある

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/17(日) 10:26:51.42

>>30
そうそう。
おれ10年ほどデータ分析の仕事やってるんだけど、
相関係数をもとめたり、重回帰できるだけで
「私はデータサイエンティストです！」
と名乗ってる奴が増えてきた。

でも、それで仕事が回ってるんだから、
それでいいと思ってる。
しかたないよ。

俺だって長く数学使ってないから忘れてきたｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/26(火) 19:23:58.37

誰でも頭が良くなる、プログラムが書けるようになる方法が発見される 45258
https://you-can-program.hatenablog.jp

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/29(金) 14:59:38.67

チョットデキルって言っている人が実は開発者だったり。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/29(金) 15:51:58.11

完全に理解した→何もわからない→チョットデキル

21 · 2019/03/30(土) 20:44:06.79

>>23-24
ありがとうございます、学習し直すのでこうなるのですね
正規化はMin-Maxで行っています

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/03(水) 15:49:58.10

レイヤー数の数え方について質問があります。
入力層、隠れ層、出力層とありますが、
隠れ層が2の時、入力層(1)＋隠れ層(2)＋出力層(1)=4層で良いのでしょうか？
カウントの仕方は調べても本やブログによってバラバラなので、混乱しています。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/04(木) 12:34:21.49

>>36
入力層はレイヤー数に含めないからその例は三層だよ
レイヤーというからなんとなくニューロンのあるところを数えてしまいそうになるけどレイヤー数は繋がっている線の数のところが何層かを数える

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/04(木) 15:56:53.70

>>37
隠れ層(2)＋出力層(1)=3層
が、正解なのですね、ありがとうございます。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/07(日) 09:49:52.28

>>3量子情報幾何学

アインシュタインが半生をかけて
量子力学的現象を幾何的に表現しようとしたけど
不可能だった

これを数学で証明したのがフォンノイマンで
量子力学の波の収縮は数学では表現できないが結論

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/07(日) 09:51:18.36

>>5

汎用Ａｉに挑戦するなら
メタ数学が必要

それと量子力学の不確定性原理

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/07(日) 09:58:20.76

>>19固有値

１個の素粒子は
複数の固有関数の重ね合わせで表現される
（波束）

１個の素粒子は観測前は
複数の固有関数の重ね合わせ

観測後は
複数の固有関数のなかの一つが選ばれ
その固有関数の固有値が観測される物理量になる

これは波の収縮といわれてるけど
フォンノイマンによて波の収縮は数学では説明できない事が
証明された

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/07(日) 10:00:21.57

>>16今の大学の受験参考書に線型代数のっとらんが。
＞高校の履修範囲から線型代数は消えた。

量子力学の表記が種レディンがー方程式が主流になって
線形代数の表記は使わなくなった為

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/07(日) 10:01:47.82

>>7数学知識なんて文系で十分

哲学と論理学とメタ数学が
汎用ＡＩの開発には必要

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/07(日) 11:28:41.62

春だね、発病中

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/07(日) 12:37:39.87

いやだから量子力学をじかに使う人口がどれぐらいいるのかと
0ではないけど、計算で使う人でしょ?
ものすごく少ないような気がするけどな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/28(日) 16:37:59.57

>>45
あの―、内容の詳細はわかりませんけど
もうすでにpythonで量子コンピュータとか
手軽にできるみたいなんすけど、
あれは違うものなんですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/28(日) 20:30:48.78

>>46
いや、だから「じかに」使う人はものすごく少ないでしょ
という話。間接的に使っている人はもちろんたくさんいる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/01(水) 19:00:27.81

量子コンピューターWEBサービスとかあったな
使える人は一握りだろうが

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/09(木) 09:19:08.42

SVMでgammaやCは「小さいほど良い」とはありますが、
どこまで小さくするのが理想なのでしょうか？

グリッドサーチで0.1と0.01で同じ評価結果になった時は、
0.01の方が良いのでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/09(木) 09:32:09.64

γ、C共に大きい程過学習しやすくなる点では小さい方が良いが評価が同じならモデル使う分にはどちらでも良い

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/09(木) 10:31:27.19

>>50
返事ありがとうございます！
評価が同じならどちらを使っても結果は同じなのはわかりますが、
あえて選択するとしたらどちらが良いのでしょう？
（実際のデータや欲しい結果にもよるのかもしれませんが）

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/09(木) 10:58:56.75

機械学習の勉強をはじめた時、
「機械学習に線形代数はいらない。テンソルがわかればいい」
なんて言葉を鵜呑みにして、メインの参考書に分散共分散行列が登場で一度詰んだ思い出がある

そして今、カーネル化のところで苦笑いが止まらない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/09(木) 19:20:59.64

>>51
小さい方がシンプルな関数で同じ事が実現出来ている訳だからいいのでは

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/09(木) 19:34:53.41

>>52
線形代数知らずにテンソル知っても意味ない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/09(木) 20:11:24.14

せやな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/09(木) 22:34:59.06

テンソルの教科書って、最初の方は線形代数が書いてあるもんじゃないの?

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/09(木) 22:35:48.24

物理の教科書には書いてないだろ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/10(金) 11:03:42.54

○ テンソルが判れば線形代数は不要
× 線形代数はいらない。テンソルがわかればいい

ってことだろ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/10(金) 11:07:20.50

包含関係..

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/10(金) 11:11:45.68

完全部分集合ではないアルョ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/10(金) 15:51:11.11

微分幾何もファイバーバンドル使わずテンソルだったらしい

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/10(金) 21:35:16.35

まあ次数が一つ増えるだけだからな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 08:16:26.61

>>46
あれはただのアニーニング法といってよい。最適化問題解くための一種(しかも理論的に不正あり)であり、実際には量子力学全く使用してないまがい物。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 08:20:09.31

『量子コンピュータ』という名前に惑わされないように。
量子アニーニングと呼ばれる量子コンピュータに搭載されているアルゴリズムを普通のパソコンで使用しているだけ。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 08:30:57.39

量子コンピュータシュミレーターと、いま話題の量子コンピュータは別物だろ
ニュースになるのはシュミレーターでなく、ほんとの量子コンピュータを作るやつだろ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 08:42:11.37

3DCGのソフトウェアレンダリングとGPUレンダリングみたいなもん？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 20:58:34.74

>>63
アニーリングは狭義の量子コンピューてぃんぐではないけれど、理論的に不正というのは言い方に非常に語弊がある
求められた解に対して現時点では理論的保証がないけど、ある種の問題には非常に有効かもしれない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 22:21:18.66

ごへいじゃないよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 22:26:14.54

イジング模型に落とし込んで断熱近似で解いている

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 22:28:08.04

昔のシミュレーテッドアニーリング（Geman&Geman）もLine processというイジングモデルみたいのを考えていた

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 22:53:49.39

>>69
ここでいう
断熱近似とは？(笑)
第一原理バンド計算にあるような定義とは異なるように思いましたが？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 22:57:26.70

量子アニーニング法の断熱近似について、アルゴリズム作案者が都合のよい解釈のもと、勝手に断熱近似を定義されているように感じました。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 23:06:37.52

>>71
自分で勉強しろよ、首の上についてるのはなんだ草

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/13(月) 09:01:54.19

>>71
したうえで言ってるんですが

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/13(月) 09:12:50.67

>>73
とりあえず断熱近似とやらを数式で書いてみろよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/13(月) 09:13:05.13

笑ってやるから

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/13(月) 09:54:12.25

馬鹿じゃねーの

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/13(月) 21:56:04.12

一般的な断熱近似⇒原子は縮退しない
量子あに断熱近似⇒時間を微小区分してれば外界からのエネルギー供給による状態遷移は起こらない(×:十分起こり得る)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/03(月) 14:46:40.43

目的変数1個と説明変数1個で重回帰とDL（2層、ニューロン256個）でやった時、
決定係数やMSEが同じになるんだけども、
これはDLでも説明変数が1個だと線形になるってことでいいのかな？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/03(月) 16:58:37.55

>>79
2層で出力層に活性化関数通して無いなら線形回帰と同じ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/03(月) 17:26:55.64

>>80
活性化関数（シグモイド）は2層で通しています
出力層にも使う方法があるのですね

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/04(火) 14:16:58.36

>>79
それ単回帰だな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/12(水) 18:22:18.50

トレーニング時のバッチ数について、質問があります。
下記URLの様に配列を指定したらその数、配列を指定しなかったら全配列数がバッチ数になると考えて良いのでしょうか？

https://qiita.com/fujin/items/73d86034632fe5181110
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})