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** · 2019/03/08(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})

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/18(火) 06:25:02.52

プログラム板にキチガイ降臨中！botに一晩も反応する異常さ
一般人(学校恩師)に殺害予告をしているのでスレ建て通報してください。
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1559872586/

142 名前：a4 ◆700L1Efzuv 投稿日：2019/06/18(火) 05:29:55 ID://qVkzO
>>141
名古屋の人な　俺ね、君の問題を大橋先生と混ぜないことにする。つまりね、
片桐孝洋のことをボコろうと思う。普通に顎の骨を折る。これくらいで警察来るか？
一般市民とかさ、普通にさ、俺らの秘密なんだけどさ、日本人なんて復活ねーから。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/19(水) 04:12:41.91

【出資】松本卓朗人工知能詐欺【注意】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/rikei/1560859403/

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/22(土) 08:07:14.78

最近、Sympy 使い始めたけど、みんなどんな計算ツールを使ってるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/22(土) 08:56:15.06

>>46 そうそう、Sympy で量子プログラミングができるなんて驚いた。

SymPy で量子プログラミングを体験してみましょう
https://qiita.com/openql/items/e5b98bcd13fb4f0b6d59

「量子コンピュータが人工知能を加速する」を読んで、数式を使わずにPythonでその概要を説明してみた
https://qiita.com/onhrs/items/aa0aa181c27743956689

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/22(土) 10:02:21.42

たぶんネタだろうけどマジレスしておくと
量子コンピュータと量子プログラミングは別物
ボウリングとボーリングくらい違う

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/22(土) 14:45:07.80

>>88 知らんがな、簡単に説明してくれると助かる。

ちな、ボウリングとボーリングは同じだろ。勿論言いたい事はわかるが。
どっちも検索するとボーリング場が出てくるぞ。スペルなんてどうでも良い事。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/22(土) 14:49:28.80

もしかして、アニーニングとか言ってた人？アニーリングだよ。

アニーリングとは金属の焼きなまし。
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%8B%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0

だから断熱処理なんて言葉も出てくる。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 14:03:33.27

量子コンピュータの特徴を活かして高速な演算を行わせるためのプログラムを作成する手法を量子プログラミングと呼び、
従来式のコンピュータ上でもエミュレートできるけど演算の高速化などのメリットは量子コンピュータでしか享受できないので
量子コンピュータを使える環境がない人には実際のところ無意味、という認識で合ってる？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 14:44:55.77

>>91 そんなことはないだろう。量子プログラミングは、量子コンピューターの動き(波動)をシミュレートしてプログラミングしてるわけだから、似たような結果を出せる。勿論スピードは遅いが。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 14:50:58.39

ASICとかFPGA使わずにCUDAしてるようなもん？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 15:04:20.35

従来式コンピュータで量子プログラミングを使うことで新たに実現可能になることがあるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 15:07:15.75

SLCのSSDがMLCのSSDになるくらいの性能アップ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 15:10:38.50

いろんな形態のプログラミングがありそうだが、むしろASIC やFPGAの中の回路まで書いて、電気顔路を動かしたのと同じ結果を得るような感じでは？
ゲートをつないだりしてるから。

非ノイマン型のプログラミングと言えるのかもしれないけど。
自分の予想では量子コンピューターが普及する前に多値メモリのコンピュータが出てくるんじゃないかな。或いはFPGAまで踏み込むかもしれないけど。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 15:23:53.03

https://i.imgur.com/ElAdCpl.jpg

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 17:30:26.54

>>90
>>78

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/18(木) 22:31:20.79

初心者です。バカっぽい質問で恐縮ですが、深層系で新しい構成のモデル考える時って、その構成の中の各レイヤーで一体何がなされてて、だからこういう構成なんだ、ってわかって組み立てるものなの？

四苦八苦しながら調べてはいるんだけど、どうもその辺をスパッと解説したものは無いというか、経験則から探し当ててるような印象を持ってしまうのだけど、研究者とかはちゃんとセオリーわかってて目的が実現できるモデルの構成考えてるんだよね？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 09:00:30.85

>>99
わかってるレベルの人は5chなんて
みないから答えられる人はいないと思う。

大学にて専門の先生に聞いたほうがいい。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 09:17:14.23

勉強しろよ、馬鹿

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 11:00:05.03

>>99
そういうの提案した論文読めば考えた人の気持ちがわかるよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 11:32:24.76

つまり明確な根拠はなく
うまくいった事例を挙げている
基礎研究なんだよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 12:38:30.44

どんな研究でも失敗事例はその研究室内か交流のある研究室間でしか共有されないものだ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 12:58:11.32

うまくいくならいいじゃん（工学）

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 13:13:13.11

論文読んでも、今回はこのようなモデルを用意した、くらいにしか書いてないことがほとんどだし、みんな先行事例を見習いながら、気分でモデル作ってるんじゃね？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 15:38:54.14

何となく選んでみた
後悔はしていない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 16:14:12.27

補足
キリィ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 18:57:07.53

ほとんどの論文は既存の論文うまく行ったアーキテクチャを流用している
最近のはResNetが多い

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/20(土) 07:49:27.56

>>106
モデル選択は主観的なもの
論理的にはできないんだ

これ基本中の基本だから
覚えておくとよい

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/21(日) 13:24:06.74

主観が入ること＝不完全なもの、と考える人がなぜか一定数いるよね

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 01:25:05.88

当然でしょ
実績と経験則だけじゃ偶々良い結果が出ただけ可能性を否定できない。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 01:26:22.96

第一原理から演繹的に導かれた理論には勝てない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 08:39:23.50

>>111
あのさ、確率論勉強してないって
バレバレだすよ？
ま、ほとんどのデ―タサイエンティストと
名のってる人は、単にエクセル使えますとか、
そういう詐欺レべルってことは知ってるけどね

それで通用してるんだからいいと思う
中卒のバカでも仕事にありつけてメシが食える
いいことだと思える

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 08:52:19.28

主観確率ってのがあるんだよｗ