※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/
人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2
レス数が900を超えています。1000を超えると表示できなくなるよ。
1デフォルトの名無しさん
2019/03/05(火) 09:36:28.29ID:9f+A75km804デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 10:31:39.38ID:4kHZmTBE モザイク消しってAIで頑張るより
適当にアワビとかもってきて
コラした方が実用的になる
適当にアワビとかもってきて
コラした方が実用的になる
805デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 10:49:06.73ID:tE69WOTy 随分ハードル高いな
806デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 12:09:04.93ID:Y51IHVo+ aiでお金になるん?(´・ω・`)wodpressのほうがいいんじゃない
807デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 15:17:00.37ID:b7Y3LT+0 >>795
画像系は実需進んでるのね、ありがとうございます。
画像系は実需進んでるのね、ありがとうございます。
808デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 18:07:26.60ID:zoGwPlK+ AIの目標値って人間よりミスが少ない程度で良いはずなのに、
何故か、100%を求めてくるユーザーが多い不思議 >>796-798
何故か、100%を求めてくるユーザーが多い不思議 >>796-798
809デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 18:37:41.45ID:4iDGKyGZ 結局そこまでの精度じゃないと使い物にならないからでは?
普通の製品開発に使われる数値計算のアルゴリズムって
誤差数パーセントでようやく使い物になるレベルだから
普通の製品開発に使われる数値計算のアルゴリズムって
誤差数パーセントでようやく使い物になるレベルだから
810デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 19:45:12.03ID:aQ1N+kLZ 感覚に頼るもののほうが実績あるように感じる。
AIキリたんとか、自動マスタリングとかの音楽物はなかなか実用的。
上ででてた顔が作りたい。ってのも100%がなんなのかわからんので
用途が明確になれば受け入れられると思うよ。
AIキリたんとか、自動マスタリングとかの音楽物はなかなか実用的。
上ででてた顔が作りたい。ってのも100%がなんなのかわからんので
用途が明確になれば受け入れられると思うよ。
811デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 20:40:20.93ID:Y51IHVo+ スクレイピングって役立つ?
aiと関係あるか分からんけど、データがないと分析できないし
aiと関係あるか分からんけど、データがないと分析できないし
812デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 20:59:34.62ID:UicElvK7 スクレイピング(情報抽出)って機械学習の数学に役立つんだろうか・・・・
なんだろう散布図のグラフかなぁ・・・
だいたいaiって近似関数だよなぁ・・
なんだろう散布図のグラフかなぁ・・・
だいたいaiって近似関数だよなぁ・・
813デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 21:19:38.50ID:Y51IHVo+ わかんない
エロ画像作るにもデータになる画像拾ってこなきゃいけないし、必要ではあるんだろうけど
機械学習って難しいの?
エロ画像作るにもデータになる画像拾ってこなきゃいけないし、必要ではあるんだろうけど
機械学習って難しいの?
814デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 22:02:48.66ID:UicElvK7815デフォルトの名無しさん
2020/06/23(火) 22:40:56.20ID:guTYz+oV >>811
個人が自分でデータセット集めるのに約にたつ。
個人が自分でデータセット集めるのに約にたつ。
816デフォルトの名無しさん
2020/06/24(水) 05:33:03.44ID:2qhrV3LM 統計学いうてもどの程度のレベルで作れるん?
https://www.youtube.com/watch?v=4VAkrUNLKSo
https://www.youtube.com/watch?v=4VAkrUNLKSo
817デフォルトの名無しさん
2020/06/24(水) 06:20:58.22ID:ihBFTroG818デフォルトの名無しさん
2020/06/24(水) 06:24:03.88ID:2qhrV3LM レベル高いやんけ
819デフォルトの名無しさん
2020/06/24(水) 09:20:49.10ID:2nYlbvt3 応用情報処理試験のアルゴリズム問題が解ける程度なら
表記が数式に変わっても理解できるだろう
表記が数式に変わっても理解できるだろう
820デフォルトの名無しさん
2020/06/24(水) 09:41:41.88ID:WHjfHMGT 数学III数学Cをやらない普通科高卒じゃ無理ポ
821デフォルトの名無しさん
2020/06/24(水) 10:07:56.00ID:t2WCmoXa 今は大学の講義ノートや講義そのものが web で見れるから、勉強しようと思えばいくらでもできる
youtube も最近充実してきたね、ヨビノリおもしろい
youtube も最近充実してきたね、ヨビノリおもしろい
822デフォルトの名無しさん
2020/06/24(水) 10:17:11.69ID:qqGeksiF 高校レベルの微積と大学レベルの線形代数の基礎ぐらいできればOK
823デフォルトの名無しさん
2020/06/24(水) 12:46:14.76ID:6+kkBVmV824デフォルトの名無しさん
2020/06/24(水) 12:48:45.23ID:6+kkBVmV825デフォルトの名無しさん
2020/06/24(水) 13:00:47.44ID:+Dqkoh8W IT掲示板群 ttp://x0000.net/forum.aspx?id=15
学術の巨大掲示板群 - アルファ・ラボ ttp://x0000.net
数学 物理学 化学 生物学 天文学 地理地学
IT 電子 工学 言語学 国語 方言 など
simulationライブラリで純粋な関数式プログラミングをする
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3631-0
UIライブラリ (C#, 2D) を作ったよ
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3688-0
連続と離散を統一した!
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3709-0
4Dエンジン(画像有り)
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3677-0
matrixのライブラリ
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3711-0
ある強力なFor関数
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3630-0
SQLライブラリ
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3675-0
PS malloc / free を実装してみた (C#)
ttp://up.x0000.net/files/TMallocTest.zip
学術の巨大掲示板群 - アルファ・ラボ ttp://x0000.net
数学 物理学 化学 生物学 天文学 地理地学
IT 電子 工学 言語学 国語 方言 など
simulationライブラリで純粋な関数式プログラミングをする
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3631-0
UIライブラリ (C#, 2D) を作ったよ
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3688-0
連続と離散を統一した!
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3709-0
4Dエンジン(画像有り)
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3677-0
matrixのライブラリ
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3711-0
ある強力なFor関数
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3630-0
SQLライブラリ
ttp://x0000.net/topic.aspx?id=3675-0
PS malloc / free を実装してみた (C#)
ttp://up.x0000.net/files/TMallocTest.zip
826デフォルトの名無しさん
2020/06/25(木) 05:28:33.09ID:wbDHnGYF 一番簡単な画像生成って何?
最終的にはロリ作りたいが
最終的にはロリ作りたいが
827デフォルトの名無しさん
2020/06/25(木) 13:13:38.90ID:ZVt/yuYi > お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
828デフォルトの名無しさん
2020/06/27(土) 03:35:07.35ID:W+OG+j+5 >>826
Windows標準ペイントでお絵かき
Windows標準ペイントでお絵かき
829デフォルトの名無しさん
2020/06/30(火) 08:50:05.64ID:qX2MPAZ0 お前らもう中学数学からはじめるAI(人工知能)のための数学入門見た?
830デフォルトの名無しさん
2020/06/30(火) 13:08:17.18ID:5LvF4jPN 大卒なら線形代数、微積程度は最低限できるはずだから見ないです。
831デフォルトの名無しさん
2020/06/30(火) 22:58:49.87ID:VWvNVDwQ 線形代数は使わないが、微積分、三角関数、ベクトルあたりは普通のプログラムでも使わん?
832デフォルトの名無しさん
2020/07/01(水) 10:50:43.11ID:IfUrt5hg 3Dとかゲームとかは普通に線形代数使う
本人が線形代数だと思ってなくても使ってる
本人が線形代数だと思ってなくても使ってる
833デフォルトの名無しさん
2020/07/01(水) 12:12:41.48ID:dKGfxKdI ここで教えてもらえと言われてきますた
わかりやすいサイトとかあったら教えてもらえないンゴ?
ちなde
わかりやすいサイトとかあったら教えてもらえないンゴ?
ちなde
834デフォルトの名無しさん
2020/07/01(水) 13:29:00.62ID:yvp2LFIf >>833
deなら社内にkaggleマスターがいっぱいいるんじゃないか?
deなら社内にkaggleマスターがいっぱいいるんじゃないか?
835デフォルトの名無しさん
2020/07/01(水) 17:34:54.50ID:ZKxaT40u 線形代数は使わないがベクトルは使う…?
836デフォルトの名無しさん
2020/07/01(水) 19:30:57.61ID:fV/F1DtD 配列はベクトルだからな
837デフォルトの名無しさん
2020/07/01(水) 19:53:56.00ID:+n1F1Vef 各層のニューロンの数は同じか
838デフォルトの名無しさん
2020/07/01(水) 20:46:59.33ID:U9I3NS3x 線形代数で扱うベクトルは単に複数のデータをひとまとめにしただけの物ではないから厳密には配列と同じとは限らない
839デフォルトの名無しさん
2020/07/02(木) 08:47:27.07ID:v0dv8vSc > お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
840デフォルトの名無しさん
2020/07/02(木) 18:51:28.21ID:d/Q3OaGm どんまい
841デフォルトの名無しさん
2020/07/02(木) 19:47:36.22ID:iX514c6x >>838
配列に演算をセットにすればベクトル?
配列に演算をセットにすればベクトル?
842デフォルトの名無しさん
2020/07/02(木) 20:26:31.29ID:VmIm97T2 ベクトルは1階のテンソルなのでテンソルが満たすべき前提を満たしていればOK
843デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 01:49:37.41ID:dORIXr0T >>841
基底を取ればそう思える
基底を取ればそう思える
844デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 05:54:59.05ID:fe+b4Rno スクレイピングと画像生成とデータ分析って学習順序とかありますか?
それぞれ無関係ではないと思うので、結局はどれも必要になると思いますが。
それぞれ無関係ではないと思うので、結局はどれも必要になると思いますが。
845デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 06:16:12.43ID:NEScaKZ4846デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 06:43:50.57ID:fe+b4Rno >>845
画像生成とデータ分析 って別の分野じゃないんですか?
画像生成とデータ分析 って別の分野じゃないんですか?
847デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 06:54:20.94ID:NEScaKZ4 >>846
自分で
> それぞれ無関係ではないと思うので、
>結局はどれも必要になると思いますが。
って書いてて何言ってんの?
分析した結果をグラフとかに視覚化するのは
画面に点を打ってるという意味では
画像生成も似たようなもんでしょう
個人的に医者だろうと数学者だろうと絵が上手い人の方が頭が良いと思ってますけどね。
自分で
> それぞれ無関係ではないと思うので、
>結局はどれも必要になると思いますが。
って書いてて何言ってんの?
分析した結果をグラフとかに視覚化するのは
画面に点を打ってるという意味では
画像生成も似たようなもんでしょう
個人的に医者だろうと数学者だろうと絵が上手い人の方が頭が良いと思ってますけどね。
848デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 06:58:03.82ID:fe+b4Rno 画像生成する場合、
収集→分析→画像生成
ではないのですか?
例えばアイドルの画像を学習させて、オリジナルを作る場合など
収集→分析→画像生成
ではないのですか?
例えばアイドルの画像を学習させて、オリジナルを作る場合など
849デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 07:03:27.27ID:HCEIDUSj はて分析ってなんじゃろ?
850デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 07:04:51.29ID:NEScaKZ4 >>848
そうですよ。伝わって無かったですかね
スクレイピング収集(読み込み)→input(入力)→
データ分析(そろばん)→calculate(計算)→
計算結果(画像生成)→output (書き出し)
そうですよ。伝わって無かったですかね
スクレイピング収集(読み込み)→input(入力)→
データ分析(そろばん)→calculate(計算)→
計算結果(画像生成)→output (書き出し)
851デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 07:09:35.22ID:NEScaKZ4 >>849
近似関数を求める事じゃないんですか?
近似関数を求める事じゃないんですか?
852デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 07:26:43.19ID:n/vaodny 【音声認識処理】
音声>文字列変換入力>単語頻出確率統計から回答生成>文字列変換出力>発話
【画像認識処理】
画像>数値列変換入力>数値頻出確率統計から解答生成>数値列変換出力>画像
音声>文字列変換入力>単語頻出確率統計から回答生成>文字列変換出力>発話
【画像認識処理】
画像>数値列変換入力>数値頻出確率統計から解答生成>数値列変換出力>画像
853デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 09:27:10.98ID:fe+b4Rno854デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 09:35:47.84ID:zPbcLgMO テーマ(お題)じゃなく、分類と回帰で分けて捉えた方がスッキリする
855デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 13:42:30.05ID:/+eVmD+m >>853
コンピュータの本質は電卓だから
未知の出力 y = f(x) で
関数 f(x) = 2*x と見積もられるとき
入力に x = 3 を入力すると f(3) = 2*3 = 6 で計算出来て
y = f(3) = 6 と分かるれけど
関数が未知で大量の入力と出力の組み合わせ
f(3) = 6 , f(5) = 10, f(90) = 180, f(3000) = 6000,••••••
から未知の関数f(x)を導き出すのが機械学習
【広がり方の分析】
粒子の初期状態入力→>拡散方程式に代入計算→>座標プロット
【画像生成】
A画像入力→>数値化して特徴量A抽出→>特徴A関数化
B画像入力→>数値化して特徴量B抽出→>特徴B関数化
ランダム画像入力→>特徴A関数代入→>A画像生成
ランダム画像入力→>特徴B関数代入→>B画像生成
【動画認識】
カメラ画像入力→>オブジェクト認識して直前差分からベクトル計算して移流→>予測結果を画面に合成
コンピュータの本質は電卓だから
未知の出力 y = f(x) で
関数 f(x) = 2*x と見積もられるとき
入力に x = 3 を入力すると f(3) = 2*3 = 6 で計算出来て
y = f(3) = 6 と分かるれけど
関数が未知で大量の入力と出力の組み合わせ
f(3) = 6 , f(5) = 10, f(90) = 180, f(3000) = 6000,••••••
から未知の関数f(x)を導き出すのが機械学習
【広がり方の分析】
粒子の初期状態入力→>拡散方程式に代入計算→>座標プロット
【画像生成】
A画像入力→>数値化して特徴量A抽出→>特徴A関数化
B画像入力→>数値化して特徴量B抽出→>特徴B関数化
ランダム画像入力→>特徴A関数代入→>A画像生成
ランダム画像入力→>特徴B関数代入→>B画像生成
【動画認識】
カメラ画像入力→>オブジェクト認識して直前差分からベクトル計算して移流→>予測結果を画面に合成
856デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 16:29:01.98ID:fe+b4Rno ↑どちらにしても特徴を抜き出して反映させているのですよね。
857デフォルトの名無しさん
2020/07/03(金) 23:45:11.37ID:8QUz9sdR858デフォルトの名無しさん
2020/07/04(土) 06:06:29.03ID:wqmVH+Bb すみません 消えます(´・ω・`)
859デフォルトの名無しさん
2020/07/04(土) 15:42:18.84ID:NnHpeN18 > お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
860デフォルトの名無しさん
2020/07/05(日) 10:49:31.11ID:NbYPgepr861デフォルトの名無しさん
2020/07/05(日) 10:54:12.78ID:NbYPgepr862デフォルトの名無しさん
2020/07/05(日) 12:03:31.22ID:nOGp6Z7G 字幕が日本語だったりイタリア語だったりアラビア語だったりフランス語だったり安定しないんだが
googleさんがアホなのか?
どこで設定出来る?
googleさんがアホなのか?
どこで設定出来る?
863デフォルトの名無しさん
2020/07/11(土) 05:55:33.24ID:F4OudtIX ぼんやりとした目的しかないのに学習するのっておかしいと思うんですが、いまいち個人で何に役立つかわからない
こんな場合な何を学習したらいいと思いますか?
こんな場合な何を学習したらいいと思いますか?
864デフォルトの名無しさん
2020/07/11(土) 07:42:41.63ID:o63H069F >>863
FPGAでCPU作る。次はSDRAMインターフェース作る。
FPGAでCPU作る。次はSDRAMインターフェース作る。
865デフォルトの名無しさん
2020/07/11(土) 10:58:18.38ID:J0INoyBc866デフォルトの名無しさん
2020/07/11(土) 15:13:23.54ID:2ScJjjnd >>863
オペレーティングシステム タネンバウム
オペレーティングシステム タネンバウム
867デフォルトの名無しさん
2020/07/11(土) 15:25:56.72ID:7If+bDP/868デフォルトの名無しさん
2020/07/11(土) 20:47:16.00ID:o63H069F >>865
ごめん。違う。
ごめん。違う。
869デフォルトの名無しさん
2020/07/12(日) 01:16:18.08ID:xsO9ATfA DeepLearnnigであろうが、人工知能であろうが、女心は解らんよ
870デフォルトの名無しさん
2020/07/16(木) 21:44:39.52ID:+hk+1+sI https://www.youtube.com/watch?v=Kd17c5m4kdM
レイ・カーツワイルの講演
2045年にシンギュラリティ来るって予言した人
PCの性能向上の話とかパーセプトロンの話とか
レイ・カーツワイルの講演
2045年にシンギュラリティ来るって予言した人
PCの性能向上の話とかパーセプトロンの話とか
871デフォルトの名無しさん
2020/07/17(金) 09:21:23.17ID:pPtmlMuE 今のペースだと2025年くらいに来そうだが、我々の生活に変化は無いだろう
872デフォルトの名無しさん
2020/07/17(金) 21:15:41.32ID:AP+IvTkK コロナへの勝利をもたらすものが特異点の証明となるだろう
873デフォルトの名無しさん
2020/07/17(金) 21:21:59.07ID:ekCAOYpW 言ってみたw
874デフォルトの名無しさん
2020/07/19(日) 21:17:31.98ID:EojUkFKD > お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
875デフォルトの名無しさん
2020/07/21(火) 19:31:03.78ID:K23jtvwU >>830
中卒ですが、位相空間論、情報幾何学が分かります
中卒ですが、位相空間論、情報幾何学が分かります
876デフォルトの名無しさん
2020/07/21(火) 19:53:43.53ID:vTZZA6N2877デフォルトの名無しさん
2020/07/21(火) 23:40:53.23ID:4GG7eaxB878デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 01:17:20.65ID:Vuf4Ab3t colabとかじゃなくてローカルでDLやりたい場合、グラボは何がおすすめ?
879デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 02:17:29.18ID:WLvtiBEO880デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 02:23:44.25ID:Gso2p9G1 情報幾何を使いこなして役立つレベルならイッキに最上位クラスかと
これほぼ一般相対性理論だろ?
機械学習、ディープラーニングをやってる人のうち使いこなしてるのは一桁%だろう
なんとなくは理解できたとしてもどう使うかは難度高いかと
よくはしらないが
これほぼ一般相対性理論だろ?
機械学習、ディープラーニングをやってる人のうち使いこなしてるのは一桁%だろう
なんとなくは理解できたとしてもどう使うかは難度高いかと
よくはしらないが
881デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 02:25:30.29ID:WLvtiBEO >>878
機械学習の聖書になりつつある「ゼロから始めるDeeplearning」などを参考にするなら
GTX1060以降 チューリングのtensor CoreつかうならRTXシリーズ
Pythonのバージョンと
CUDAケーパビリティバージョンによりけりでハマってしまうので
ドライバーの相性をよくお調べになって下さい。
機械学習の聖書になりつつある「ゼロから始めるDeeplearning」などを参考にするなら
GTX1060以降 チューリングのtensor CoreつかうならRTXシリーズ
Pythonのバージョンと
CUDAケーパビリティバージョンによりけりでハマってしまうので
ドライバーの相性をよくお調べになって下さい。
882デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 02:30:39.96ID:Gso2p9G1 ウェブ検索結果 "情報幾何 ads"
情報幾何における BTZ ブラックホール
そこでは量子系のエンタングルメント・エントロピーの. スケーリング法則が重力理論側の幾何学的性質を強く規定しており,この対応原理 を深く理解するためには量子情報理論的な解釈が必須であると考えられる.
松枝宏明 著 - ?2018
福岡大学理学部応用数学科 田中 勝
AdS/CFT対応の情報幾何バージョンー. 2. τ-情報幾何学の概要(1) т-アファイン ... AdS/CFT 対応.
非専門家のための AdS/CFT 対応入門,中村真(2011)より. ブラックホールのエントロピー. 何らかの 3+1 次元多自由度系のエントロピーに対応.
AdS/CFT 対応における Entanglement Entropy と ... - 京都大学
2018/06/08 - つれの構造に、AdS 時空の幾何学の情報が反映されていると読み替えることができる。
この重力理論において定義されたエンタングルメントエントロピーの双対となる幾何学量を、ホログラフィック. エンタングルメントエントロピーと呼ぶ。
BTZブラックホールのヘッセ構造
重力の古典力学で容易に計算できる”. AdS/CFT対応は様々な検証がなされ,広範囲に及ぶ応用例を有しているが,その基礎 的なメカニズムについての理解は不十分である.
本研究では,それらを直接的につなぐものとして情報幾何の枠組み
量子重力と量子情報 - Kavli IPMU
AdS 空間内の面という幾何学的な量が CFT における. 純粋に量子情報的な量と結びついたことは、動的時空 の生成メカニズムが極めて量子力学的であることを意 味する。
また、量子重力の理論はホログラフィー原理. により低次元でのみ定義されるという見方 ...
量子ビットの幾何学から重力へ 高柳 匡 - 仁科記念財団
AdS/CFT. 一般相対論近似. D+1次元反ドジッター時空. (AdS空間)における. 重力理論 (超弦理論). D次元空間における ... 理論の自由度. 宇宙の幾何学.
ブラックホール. 物性物理. 場の量子論. (量子)重力. 量子情報. テンソルネットワーク. 量子計算. (複雑性).
情報幾何における BTZ ブラックホール
そこでは量子系のエンタングルメント・エントロピーの. スケーリング法則が重力理論側の幾何学的性質を強く規定しており,この対応原理 を深く理解するためには量子情報理論的な解釈が必須であると考えられる.
松枝宏明 著 - ?2018
福岡大学理学部応用数学科 田中 勝
AdS/CFT対応の情報幾何バージョンー. 2. τ-情報幾何学の概要(1) т-アファイン ... AdS/CFT 対応.
非専門家のための AdS/CFT 対応入門,中村真(2011)より. ブラックホールのエントロピー. 何らかの 3+1 次元多自由度系のエントロピーに対応.
AdS/CFT 対応における Entanglement Entropy と ... - 京都大学
2018/06/08 - つれの構造に、AdS 時空の幾何学の情報が反映されていると読み替えることができる。
この重力理論において定義されたエンタングルメントエントロピーの双対となる幾何学量を、ホログラフィック. エンタングルメントエントロピーと呼ぶ。
BTZブラックホールのヘッセ構造
重力の古典力学で容易に計算できる”. AdS/CFT対応は様々な検証がなされ,広範囲に及ぶ応用例を有しているが,その基礎 的なメカニズムについての理解は不十分である.
本研究では,それらを直接的につなぐものとして情報幾何の枠組み
量子重力と量子情報 - Kavli IPMU
AdS 空間内の面という幾何学的な量が CFT における. 純粋に量子情報的な量と結びついたことは、動的時空 の生成メカニズムが極めて量子力学的であることを意 味する。
また、量子重力の理論はホログラフィー原理. により低次元でのみ定義されるという見方 ...
量子ビットの幾何学から重力へ 高柳 匡 - 仁科記念財団
AdS/CFT. 一般相対論近似. D+1次元反ドジッター時空. (AdS空間)における. 重力理論 (超弦理論). D次元空間における ... 理論の自由度. 宇宙の幾何学.
ブラックホール. 物性物理. 場の量子論. (量子)重力. 量子情報. テンソルネットワーク. 量子計算. (複雑性).
883デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 02:59:02.21ID:WLvtiBEO884デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 03:25:32.89ID:Gso2p9G1 情報幾何のググった結果をはっただけ
おなじワードで検索してPDFを読んで
おなじワードで検索してPDFを読んで
885デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 04:09:07.55ID:o4e++MjD >>879
情報幾何学は関数空間だから可視化なんて出来るんですかね...
脳内でイメージすることすら難しいですよね
アイデアがあったらむしろ教えてほしいです^^
書籍は情報幾何学の新展開が定番書だと思います
位相空間は沢山ありますね
>>880
DL含めて普通の回帰分析は説明変数に誤差があるとだめなんですが、統計学モデルをそれ用に書き換えた後に情報幾何学を使ってパラメーター推定したことがあります
それ以外では使ったことないですけど、それでもオススメしたいのは情報幾何学を学ぶ過程で
ブレグマンダイバージェンス
特異モデル
指数型分布族
などなど統計の大切なこと沢山学べますよー
関数空間における多様体というのを良く知っとかないと情報幾何学の入り口にも立てないんですが、それさえ乗り越えればその先はそこまで難しいかなーといった感じです
役立たせるのは違った難しさがあるでしょうけど^^
情報幾何学は関数空間だから可視化なんて出来るんですかね...
脳内でイメージすることすら難しいですよね
アイデアがあったらむしろ教えてほしいです^^
書籍は情報幾何学の新展開が定番書だと思います
位相空間は沢山ありますね
>>880
DL含めて普通の回帰分析は説明変数に誤差があるとだめなんですが、統計学モデルをそれ用に書き換えた後に情報幾何学を使ってパラメーター推定したことがあります
それ以外では使ったことないですけど、それでもオススメしたいのは情報幾何学を学ぶ過程で
ブレグマンダイバージェンス
特異モデル
指数型分布族
などなど統計の大切なこと沢山学べますよー
関数空間における多様体というのを良く知っとかないと情報幾何学の入り口にも立てないんですが、それさえ乗り越えればその先はそこまで難しいかなーといった感じです
役立たせるのは違った難しさがあるでしょうけど^^
886デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 04:42:23.13ID:o4e++MjD 関数空間と表現したのは不適切だったかもしれません
幾何学的考察の対象となる確率分布の空間は関係式で書かれるものではないという点で微分幾何学の基礎で学ぶものとは違い可視化が難しいということがいいたかったのです...!
幾何学的考察の対象となる確率分布の空間は関係式で書かれるものではないという点で微分幾何学の基礎で学ぶものとは違い可視化が難しいということがいいたかったのです...!
887879
2020/07/22(水) 11:40:12.95ID:J4Vacr3k >>885
ありがとうございます
これから勉強するところなのでよくわかりませんが、
我々は普段から3+1の3DCG動画を2次元ディスプレイで観察してるじゃないですか
XYZ→RGBカラー化してそれをさらに3次元の座標点にカラーボリュームとして時間で動かすなら
6次元+1時間次元への写像までなら可能なんじゃないですか?
gpt3でのヒントンさんコメントみたいな何千万とか何億のパラメータの可視化じゃどうしようもないでしょうけどね。
ありがとうございます
これから勉強するところなのでよくわかりませんが、
我々は普段から3+1の3DCG動画を2次元ディスプレイで観察してるじゃないですか
XYZ→RGBカラー化してそれをさらに3次元の座標点にカラーボリュームとして時間で動かすなら
6次元+1時間次元への写像までなら可能なんじゃないですか?
gpt3でのヒントンさんコメントみたいな何千万とか何億のパラメータの可視化じゃどうしようもないでしょうけどね。
888デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 14:27:09.49ID:ogHTg7VR >>887
中心を原点とする単位円の方程式はx^2+y^2=1ですからxを決めればyが求まりますね
ですから可視化が簡単に出来ます
一方、正規分布の平均を代入すれば分散が直ちに決定されることはありませんから可視化は難しいというわけです^^
簡単に書く為には次元数に関わらず関係式が必要ということですねー
情報幾何学は可視化の技術ではなく、多くの場合、測定誤差バイアスのような難しい統計学におけるパラメーター推定の為の関数を得るフレームワークというのが私の認識ですが、それ以外にも様々な応用がされてると思います
応用の部分をもっと知りたいのですがあまり時間がないので良かったら皆さんも勉強してみてその辺教えて頂けませんか?^^
中心を原点とする単位円の方程式はx^2+y^2=1ですからxを決めればyが求まりますね
ですから可視化が簡単に出来ます
一方、正規分布の平均を代入すれば分散が直ちに決定されることはありませんから可視化は難しいというわけです^^
簡単に書く為には次元数に関わらず関係式が必要ということですねー
情報幾何学は可視化の技術ではなく、多くの場合、測定誤差バイアスのような難しい統計学におけるパラメーター推定の為の関数を得るフレームワークというのが私の認識ですが、それ以外にも様々な応用がされてると思います
応用の部分をもっと知りたいのですがあまり時間がないので良かったら皆さんも勉強してみてその辺教えて頂けませんか?^^
889デフォルトの名無しさん
2020/07/22(水) 15:09:10.85ID:qXz2Homy890デフォルトの名無しさん
2020/07/23(木) 01:46:15.25ID:7K9Sfx1C >>888
パラメーター推定の為の関数を得るフレームワーク
という認識は同じと思います。
xを入力してyが求まる関数をdeep learningで作って
(大量の猫画像から猫認識関数を作る)
それを逆にy=0のときのxを求める関数を使って生成するのがGAN敵対生成ネットだと思っています。
(出来上がった猫認識関数にランダムなグレー画像を入力すると猫の画像が生成される)
パラメーター推定の為の関数を得るフレームワーク
という認識は同じと思います。
xを入力してyが求まる関数をdeep learningで作って
(大量の猫画像から猫認識関数を作る)
それを逆にy=0のときのxを求める関数を使って生成するのがGAN敵対生成ネットだと思っています。
(出来上がった猫認識関数にランダムなグレー画像を入力すると猫の画像が生成される)
891デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 00:55:30.61ID:Tyqdc6uT RTX2070S買えばローカルで戦える?
892デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 01:52:09.86ID:Fp9cWtaQ 何と戦ってるんだ
893デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 02:58:57.99ID:tG5eQuUg 自分との戦いかもしらん
894デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 10:36:28.12ID:P/SMu1Ur サイヤ人だろ
895デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 11:35:35.47ID:7+BqQz/s 下手にnvidiaのtesla買うより、中古売りで7割方戻ってくるゲーミンググラボの方がマシ
896デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 13:33:19.21ID:MWx9t2wm > お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
897デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 14:20:42.85ID:2cyYdpWK >>891
もっと安いグラボかCPUのみで高速に動く方が価値は高い。
もっと安いグラボかCPUのみで高速に動く方が価値は高い。
898デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 16:02:40.89ID:27MFahGa899デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 17:18:58.74ID:Utk0CUxm 同じ成果を出すモデルなら当然計算コストが低い方が優秀
900デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 18:35:10.73ID:Tyqdc6uT 特徴量が数万になるようなDL学習させようとしたらCPUじゃ無理でしょ
901デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 19:56:44.93ID:D5avJc7l 実はそのモデルの精度は線形モデルと有意差つかなかったりして...
ブートストラップ法とかでクロスバリエーションの精度の信頼区間を計るようになると現実を知って機械学習辞めたくなるw
ブートストラップ法とかでクロスバリエーションの精度の信頼区間を計るようになると現実を知って機械学習辞めたくなるw
902デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 21:30:08.89ID:Tyqdc6uT >>901
特徴量エンジニアリングでかなりいい線いければ。
特徴量エンジニアリングでかなりいい線いければ。
903デフォルトの名無しさん
2020/07/25(土) 23:19:20.25ID:D5avJc7lレス数が900を超えています。1000を超えると表示できなくなるよ。
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