人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2

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1デフォルトの名無しさん
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2019/03/05(火) 09:36:28.29ID:9f+A75km
※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/
200デフォルトの名無しさん
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2019/08/22(木) 10:46:39.08ID:yykJaidr
>正確にはそういう学習の仕方をしてるかもしれないし、してないかもしれない

人間はどういう仕方なんだろうね
DL以下の能力の人も多いが
201デフォルトの名無しさん
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2019/08/22(木) 10:49:17.57ID:xQsiKIbM
>つまり、脳の仕組みをプログラミングしてそこにデータを流してたまたまいい結果が得られてるということ、

いや、ここは全然間違ってる。
2019/08/22(木) 11:31:12.13ID:ZPJBbnly
＞人があれこれ処理方法をロジックを指定して計算させるのではなく、

人があれこれ処理方法を指定する必要があるぞ
2019/08/22(木) 12:08:37.28ID:2/kNlfUe
入力されたデータに対して、学習した正解データとの統計学的な距離を出せる
任意の数字に近ければ似てる
遠ければ似てない
2019/08/22(木) 13:24:59.74ID:CLxWu3yt
ど素人の相手をする暇人
2019/08/23(金) 10:25:23.24ID:tXRsg9pi
>>199
分かった気がするって書いてけど、多分分かってないです
ちゃんと理解するなら勉強しないと
2019/08/26(月) 18:49:37.52ID:GH+yGfGx
ディープラーニングは、超大雑把に言うと「ディープ」に多層化したレイヤーを用いたマシンラーニングの一種。
199はマシンラーニング自体わかってるような口ぶりだが、たぶんそのいくつかのモデルを知ってるだけかな。
2019/08/26(月) 19:38:30.47ID:KbLLHO+m
おまえもな
208デフォルトの名無しさん
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2019/08/26(月) 19:51:23.13ID:m6YuGqgq
>>206
ディープラーニングとは「ディープ」な「ラーニング」です、くらいの事しか言ってなくて草生える
2019/08/26(月) 20:22:47.93ID:qc0qJ/lp
実際のところ「ディープ」には「多層の」という程度の意味しかないから仕方がない
2019/08/26(月) 22:43:13.16ID:X5k9P1Qa
？？
2019/08/26(月) 22:44:43.32ID:KbLLHO+m
「ディープ」に多層化したレイヤーｗ
2019/08/26(月) 22:52:30.21ID:5pyVlWp8
>>211 のディープラーニングの定義は?
2019/08/26(月) 22:59:22.17ID:+YsMeKan
スレタイに機械学習って書いてあるのにマシンラーニングって書くのもわけわからんよなｗｗｗ
214デフォルトの名無しさん
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2019/08/26(月) 23:20:28.44ID:G+JtlR8m
お前らな―んにもわかってない！

おれは本読んで勉強した

わかるぞ
だが教えてやんない！
2019/08/27(火) 02:24:03.54ID:ln/8rBvu
実際多層化したニューラルネッワークだからっていう以上の意味はないよね
で、なんでそれがうまくいくのかっていうとこまでいくと難しいんだけど
216199
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2019/08/27(火) 14:28:38.23ID:hz03cdlw
>>215
それは難しいというか分かってないってのが正直なところじゃないですか？
脳の神経細胞組織の仕組みをコンピューターで組んでみたら、たまたまうまくいった。
いわゆる人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった。
で、ニューラル（神経）ネットワークのモデル（型）の仕組みを理解するには脳科学の知識が必要になってくる。
学習の精度は高いことは分かっているが、そこに至るプロセス、つまり、
人間は脳細胞の世界でどういうプロセスで学習して認識しているのか、までは分かってない。
それを調べるために、我々は医学や化学、生物、物理、さまざまな学問や検証を繰り返して英知を結集して挑んでいるわけだけど、
そして情報システムの観点からも、仮想的にコンピューターで構築してある程度の結果が得られるにいたってるのが
今の流行のＡＩであり、ディープラーニングであるということ。
そんなＡＩも学習を重ねていくことで、2045年、人類の知能を越えるんだよね
地球上には核兵器は15000発あってそれらが同時しようしても地球はクレーター1つで済むとされる。
そんな中で、知能は人間を越えるまであと25年。そう考えると恐ろしいなあと思いますね。
2000年問題も怖かったですが、それ以上に何が起きるか予測不可能な世界がもうすぐそこまで近づいていることはなんとなくわかります。
なのでディープラーニングとは何なのか？人間の知能はどういうプロセスで学び、区別し、思考するのか早く解明したい
わたしも微力ながらそれに貢献したいと思いますので、ディープラーニングとは何か、教えてください
217デフォルトの名無しさん
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2019/08/27(火) 14:53:24.30ID:NZJyfwBK
>いわゆる人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった。

嘘はいかんよキミ
218199
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2019/08/27(火) 15:05:17.23ID:hz03cdlw
>>217
なんでウソだと言い切れるの？根拠になるソースを出してよ
赤ちゃんがどうして言葉を認識して発するようになるのか、科学的にわかってないけど、
いろいろ話かけてあげることで勝手に認識してるのが現状でしょ
それと同じことが人工知能の世界でも起きているとおもってるんだけど。
じゃあ迷惑メールと非迷惑メールの違いはどういう手順で学習してるの？
機械学習では形態素にデータ分割してパターン認識で区別するけどディープラーニングの世界では
どういうプロセスでそれを学習してるのか、それはやっぱり結果論ありきの話でしょ？
2019/08/27(火) 15:29:46.82ID:phEGSK4S
わからない物をどうやって作るんだｗ
2019/08/27(火) 16:17:19.84ID:hz03cdlw
そんなものは世の中にはごまんとある
たとえば、セックスして子ども産んでるやん
どうやって命が宿り成長して世に出生するかその仕組みなんて誰も分かってないでしょ
でも子供の作り方は知ってる。ただそれのこと。ディープラーニングもそうじゃないの
データを沢山あつめて入力したら学ぶようになることは分かってるけど
細胞レベルでどういうプロセスで学習に至るのかは難しいのではなく分かってないんだよ
学問や実験からロジックを組んで追究しつつ、ゴール地点からも穴を掘り進めてどこかでつながれば、
道は開く、こういうことじゃないの
なので、人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった、
そこに明確な根拠はまだ分かってないのが実情という認識です
2019/08/27(火) 16:22:33.91ID:hz03cdlw
わたしがいろいろ調べる中でピンと来たのは、
ディープラーニングを計算機としてみては駄目というようなことを書いてあるのを見つけたときだった
プログラムだからといってプロシージャルにロジックを追究しがちだけど、
そうじゃなくて相手は生き物だと思って、脳細胞の構造をした生き物だと思うことが
ディープラーニングが何かを理解する最初のハードル。
2019/08/27(火) 17:09:50.55ID:ZpqDSOUC
まず落ち着いてディープラーニングで何ができるか調べてみるといいと思う
2019/08/27(火) 18:20:18.07ID:LFd/sVI3
その考えがピンと来るなら、続きは宗教板かムー板でやってくれ
ロジックを証明出来ない物は数学や科学では無い
224デフォルトの名無しさん
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2019/08/27(火) 18:48:53.51ID:pGKTLruM
ディープラーニングとは
線形のいわゆる普通の回帰分析を
ちょっと複雑にして非線形にしただけのもの。

回帰分析よりだいたい10%ぐらい
性能がいいだけ。
ただ、その10%がでかいんだよな。
2019/08/27(火) 20:54:34.97ID:hz03cdlw
>>223
最終的に目指すのはそこなんだけど、初期のモノの捉え方としての思考を言ってるだけ
そんなことを言うのならロジック解明の手掛かり、取っ掛かりに最適な体系化されたソースを紹介してよ
他人に簡単に説明できないものはそれは理解してるとは言えない
226デフォルトの名無しさん
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2019/08/27(火) 21:16:40.26ID:OuAhMti6
>>225
https://www.slideshare.net/mobile/trinmu/ss-161240890

何故「ディープ」にするといいのか、何故SGDのようなシンプルな方法でうまく学習できるのか、とか
最新の理論研究がまとまっている
2019/08/27(火) 21:29:12.78ID:LFd/sVI3
>>225
ベイズ推定くらいググればいくらでも出て来るだろ
Google検索も迷惑メールの推定もこれでやってる
2019/08/27(火) 21:55:07.73ID:cXWujwUl
>>226
ありがとう。難しそうで理解はできないだろうけど求めている資料はこれです

>>227
それは結局データを切って出現回数の統計から推測してるに過ぎないよね
それって知能を使っていると言えるのかな
たとえば比喩にセックスを用いたコメントは迷惑コメントになるの？
そこをクリアして初めて知能による迷惑メールの評価になるとおもうんだけど
まあ、細かいことは抜きにして迷惑メールはただ自分がディープラーニングが何かを
想像するために考えやすかったから掲げただけで、迷惑メールの分類に差して意味はないです
でもまあありがとう、ベイズ推定、おもしろそうだね
2019/08/28(水) 07:33:49.27ID:3EVqbZwv
>>224
10%性能がいいっていってるときの評価指標は？
ものによるとは思うけどそんなもんじゃないぞ。
230デフォルトの名無しさん
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2019/08/28(水) 14:07:44.10ID:w9RtsrXP
>>219
集合知
https://www.youtube.com/watch?v=W9uamR7zDsw
231デフォルトの名無しさん
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2019/08/28(水) 20:17:07.26ID:v7KQ/cDs
>>229
自分でいろいろやってそのぐらいだった
2019/08/28(水) 21:36:53.76ID:7RrGdw4O
>>231
問題が簡単なほど差が出にくいってのはあるかもね。
233デフォルトの名無しさん
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2019/08/29(木) 08:54:14.42ID:y7tfUGB8
>>232
人工知能学会でも性能比は
平均8%UPぐらいと発表してた。
だが分析にて8%UPというのは
時代が変わるほどすごいことらしい。

その程度か？っていうのは
本当にいろいろやったの？
2019/08/29(木) 12:20:43.11ID:d9KLd/oG
そもそも性能って何なんだよ
そこが明確でなければ10%とか言われても意味をなさない
2019/08/29(木) 14:01:09.98ID:obgQJsSX
精度? 再現率? F値?
236デフォルトの名無しさん
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2019/08/29(木) 18:39:59.30ID:mj0/NQ/y
AUC？適合率？
2019/08/29(木) 23:04:53.29ID:eekqdTQT
どの評価数値も評価データベースによって全然違う
238デフォルトの名無しさん
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2019/08/30(金) 08:50:38.08ID:E+EjFwBS
お前ら人工知能学会の
論文読まないのか？
8%から10%識別精度が
良いというのは、
239デフォルトの名無しさん
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2019/08/30(金) 08:52:42.67ID:E+EjFwBS
ここの人らは
ネットでPythonの使い方ググッて
データ突っ込んで
入門書ちょっと読んで、
能書きこいてるアホばっかなんだな
240デフォルトの名無しさん
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2019/08/30(金) 08:53:27.94ID:E+EjFwBS
数学とは無縁のFランくんw
241デフォルトの名無しさん
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2019/08/30(金) 09:20:01.89ID:tdF74h9M
また学歴コンプレックスのバカ出現ｗ
242デフォルトの名無しさん
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2019/08/30(金) 10:00:42.99ID:E/xE4aTV
>>238
そんな遅れた島国のじゃなくNeurIPSやICML読めよｗ
243デフォルトの名無しさん
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2019/08/30(金) 10:19:43.53ID:oVszNH41
>>239
そういうのは作業員にやらせろ
それこそそのうちAIに奪われる職種だ
2019/08/30(金) 14:16:54.27ID:POQI4IF1
何で数行で改行して、
連投してるの？ｗ
2019/08/30(金) 15:16:57.07ID:JjDABWUq
>>238
精度だけなの? 再現率は? F値は?
2019/08/31(土) 09:36:29.27ID:UF9Jp/3/
勉強したことない人が想像でコメするとすぐぼろが出て分かっちゃう
247デフォルトの名無しさん
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2019/08/31(土) 09:53:38.81ID:3josOzGv
このスレに勉強してる人は
いないでしょ？

先端技術あたりが地方から
連れてきた自信満々の馬鹿ども

Excelが使えると
データサイエンティスト(笑)
248デフォルトの名無しさん
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2019/08/31(土) 10:15:45.31ID:nubn4z9u
松尾っさんの東大本の電子版が半額セール中
2019/08/31(土) 19:11:27.31ID:YnEIetJA
適当に設定して適当にデータ与えて、回して適当に結果を得る。
結果の説明を求められると、話を作り上げる。
250デフォルトの名無しさん
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2019/09/01(日) 00:40:54.55ID:sYwYgS29
データアーティスト
251デフォルトの名無しさん
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2019/09/01(日) 02:50:21.13ID:h3dDK1xi
猿なみの
252デフォルトの名無しさん
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2019/09/01(日) 10:12:36.22ID:kCJZVLuH
データアレンジメントだろ
253デフォルトの名無しさん
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2019/09/01(日) 10:14:19.64ID:kCJZVLuH
>>250-251
既に会社あってわろすωωω
https://www.data-artist.com/
254デフォルトの名無しさん
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2019/09/01(日) 10:48:16.84ID:Httbkpl8
芸術も情報だからね。
255デフォルトの名無しさん
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2019/09/01(日) 15:34:45.45ID:46h592oi
>>249
今の人工知能ってそんな感じで、
適当にでっちあげてるものが大半と感じる。

まともな発表ってのは
画像認識と自然言語系しかないと思う。

意識がどうのこうのとかっていう
発表は全てウソくせー
256デフォルトの名無しさん
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2019/09/01(日) 16:39:35.15ID:oA8roiPi
定量化できないものは全部宗教
257デフォルトの名無しさん
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2019/09/01(日) 17:36:04.36ID:AXbvLOuV
>>256
宗教も情報だ。
意識も情報。
2019/09/01(日) 19:59:20.35ID:FYKtO+ym
お前の書き込みの情報はゼロ
2019/09/01(日) 23:16:42.29ID:HapBshfJ
定量化の追求こそ真なり
260デフォルトの名無しさん
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2019/09/02(月) 00:49:13.99ID:XUBx3981
その点でディープラーニングはワクワクするよね
人間が何と無く感じてる「近さ」を距離学習でユークリッド空間に埋め込んで定量化したり
261デフォルトの名無しさん
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2019/09/02(月) 01:22:19.78ID:PKlg6hLC
>>259
定量化より情報をいかに数式化することが肝要。
262デフォルトの名無しさん
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2019/09/02(月) 04:21:57.34ID:VKrglic+
そう
哲学的宗教的意味は考えない方が上手く行く
2019/09/02(月) 06:09:45.26ID:D/M2/JwQ
哲学とか宗教を定量化できそうなのがDNNだよね。
外部環境に相当する情報を入れてDNN鍛えてったら宗教を信じるに相当する反応を示すようになる、、、とかね。
倫理的にできない「人(の精神)に対する実験」を仮想でシミュレートできるかもね。
単細胞生物の神経回路再現したら、外部刺激に対する動きの反応も再現したんだっけ？
2019/09/02(月) 08:19:06.80ID:lDzIVJ4T
何故、人は猫を猫として認識できてるか？なんて
ちょっと前まで人間の神秘みたいな課題だった

なかなか横展開して行かないけど、第4世代のAIの可能性って概念の定量化に有り
2019/09/02(月) 13:11:18.99ID:h7xnlJJr
定量化の先には人類の更なる繁栄、不老不死が待ってるんですか？ワクワクしますね
とりあえず進化論の解明をまず急いでもらいたい
地球が誕生して人がどのようにして生まれたのか、
日本と言う島国はどうして島なのに3000m級の山が棘のように隆起してるのか、
わたしにはもう時間がないんだ
早く、1日でも早く解明を急いでもらいたい
2019/09/02(月) 13:58:57.94ID:a1C9XiJW
サイコパスマンやシンギュラリティーマンが多いな
2019/09/02(月) 20:25:50.69ID:+TJ95bL6
>>265
歌丸さんが待っている
2019/09/02(月) 21:44:58.71ID:Nnmxzjdz
価値０と定量的に判断されそうな文章ばっかだｗ
269デフォルトの名無しさん
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2019/09/02(月) 23:54:18.73ID:bCGQWcQd
>>268
https://emotion-ai.userlocal.jp/documents/26a41302f2c71fe416ecf95480d8e6ba/result?nr=1
怒りの感情を含む文章です
270デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/03(火) 00:32:35.49ID:rw0r+csf
ディープラーニングで
受注判断と人事できる？
271デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/03(火) 03:56:06.14ID:ey11v6lc
>>268
痴呆症の老人の会話でさえ治癒のためには必要だ。
価値0の物はない。
2019/09/03(火) 04:06:26.94ID:G1+AG6UG
>>265
全人口が不老不死化すると、人口爆発で資源、食料、住むところが足りなくなるので
不老不死資格試験というのができ、それに合格する必要があります。
273デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/03(火) 05:32:38.14ID:ylzmk0vS
>>272 >>265
不老不死を通り越して人間は死ぬも生きるも自由自在にして罪人はある期間死んで貰えば良い。
2019/09/03(火) 19:22:47.91ID:uVMJmzrS
今のままだと中国共産党員が真っ先に不死を達成しそう
275デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/03(火) 21:08:04.83ID:WPOpuH2b
>>274
中国は仙人の本場だからな。
276デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/04(水) 10:42:25.33ID:Z0seKSTe
息してないけど死んでませんって言えば通る國
2019/09/04(水) 11:38:56.65ID:ZkbDvGwS
年金だけは受け取る
2019/09/04(水) 14:19:27.77ID:696h6KSB
そろそろ二値のコンピュ−タから卒業してくれないかな。
2019/09/04(水) 16:16:37.41ID:ZkbDvGwS
量子
2019/09/04(水) 18:02:45.53ID:HCJyeAtd
こん
281デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/04(水) 19:50:35.22ID:zvjebSNY
ぴゅ
282デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/04(水) 20:13:20.92ID:G5FEngFR
重ね合わせはあるが量子も二値
283デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/05(木) 01:24:35.86ID:0V9gzME5
>>282
のりが悪い！
2019/09/05(木) 07:52:48.76ID:YDEhAh8R
ー太
2019/09/05(木) 10:06:10.95ID:WfsvG4WG
電気回路的に二値で作った方が効率的だしな
電圧レベルで判定させるとコストが上がりすぎるし、精度も求められるし、
そもそも性能で二値を上回れる訳では無いし
2019/09/05(木) 10:46:50.86ID:IPrBhht0
NANDフラッシュメモリには、1個のメモリセルに複数のビット(bit)を記憶する「多値記憶技術」が採用されている

IBM、「演算能力を持つメモリ」100万個を擁するコンピュータをデモ　従来の200倍高速
https://www.sbbit.jp/article/cont1/34219
IBMは相変化メモリを用いてメモリ群が演算能力を持つ非ノイマン型コンピュータのデモに成功したと発表した。
これは「Computational Memory」、演算するメモリによる新しいコンピュータの姿を切り開くものだ。

新野注：おそらく機械学習における閾値の変化のようなものと想像されます

IBMはこのマシンを従来のノイマン型コンピュータと組み合わせ、機械学習やAIの処理を高速に行うコプロセッサ的なものにすると説明しています。

-------------
最近日本で発明された原子スイッチのFPGAも多値が取れる。　それを使って非ノイマン型の人工知能向きのコンピュータを作る研究が始まっている。
287デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/05(木) 12:42:29.64ID:nzhaCcA/
>>284
群馬県知事？
2019/09/06(金) 08:56:45.92ID:UNOJvShn
これも凄そう。

2019年8月2日
【IT】東芝の「組み合わせ最適化最速アルゴリズム」、クラウドで一般公開
https://www.itmedia.co.jp/news/spv/1908/02/news104.html
東芝は、組み合わせ最適化問題を高速・大規模に解ける「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」を実装したマシンを、クラウド上に公開した。

　東芝はこのほど、組み合わせ最適化計算に特化した既存の量子コンピュータよりも高速・大規模に問題を解ける「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」を実装したマシンをクラウド上に公開した。
Amazon Web Services上の仮想サーバ利用料金（1時間約3ドル）のみで利用できる。

　シミュレーテッド分岐アルゴリズムは、組み合わせ最適化問題を表すビット配列である「イジングモデル」を解くアルゴリズムの一つ。
組み合わせ最適化計算は、交通渋滞の解消や金融ポートフォリオ最適化など、社会問題の解決やビジネスへの応用が見込める。

　量子性を用いた計算や、量子計算を模した専用のデジタル回路などによる組み合わせ最適化計算の研究に、日本やカナダの企業が取り組んでいる。
そんな中、東芝が19年4月に発表した同アルゴリズムは、FPGAやGPUに実装することで既存の計算マシンより高速・大規模に組み合わせ最適化計算を行えるという。

　東芝がクラウド上に公開した「シミュレーテッド分岐マシン」では、1万変数・全結合までのイジングモデルを解ける。

　同社は8月1日に、シミュレーテッド分岐アルゴリズムの概要を解説する英語ページをオープンした。日本語ページも近く公開予定。

★ 日本語解説はこれがわかりやすい。

組み合わせ最適化問題を解くCMOSアニーラ(6) NECと東芝の研究開発状況
2019/06/27
https://news.mynavi.jp/article/annealing-6/
東芝は、最近提案されたKarr-nonlinear parametric oscillatorを使うモデルに基づいている。
2019/09/07(土) 01:15:04.50ID:sWHyIsU/
>>288
これは使えない
2019/09/07(土) 01:28:34.25ID:G25IT9BO
>>289 なんで？ 組合せ最適化問題ならもっとも良いのでは？
2019/09/07(土) 17:21:08.51ID:sWHyIsU/
理由は３つ
・イジングモデルでの最適化解は唯一性を補償できない
・そもそも論として組み合わせ問題事態が実際の社会にあまりない
・初期配列の割り当てできる技術者がほとんどいない
2019/09/07(土) 17:23:08.75ID:sWHyIsU/
最近、凄そうな見た目に引かれるだけで、それが優位に社会に貢献できるかどうかを見抜けないやつが増えて困る
293デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/09/07(土) 18:03:04.85ID:V4uLz7sw
東大に釣られ過ぎ
中身カスカスなのに
2019/09/07(土) 18:20:03.03ID:8hmhd2TE
素人なんだがシグモイドて2値問題だから使えるって認識でおけ？
2019/09/07(土) 18:30:10.73ID:ZWB9FTvM
活性関数で使うだけやろ
解きたい問題が2値問題かどうかとは何も関係ない
2019/09/07(土) 18:33:29.45ID:8hmhd2TE
そうか
2019/09/07(土) 21:02:35.99ID:WmJ4iiEA
>イジングモデルでの最適化解は唯一性を補償できない
べつに唯一性はいらんのでは？
2019/09/08(日) 10:13:09.85ID:VcPDhqUM
>>291
2019年9月5日
OKIとOKIデータ、製造現場の最適化実問題に量子コンピューターを適用
作業員の動線を平均28%短縮する装置配置を算出
https://www.oki.com/jp/press/2019/09/z19038.html

2019年7月30日
「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁”：
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話
https://www.itmedia.co.jp/news/spv/1907/30/news030.html
2019/09/08(日) 10:22:44.26ID:7P1kXLyT
唯一性はいらんけど、精度保証がないと使いづらそう
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