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** · 2020/07/02(木) 20:26:31.29

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 01:49:37.41

>>841
基底を取ればそう思える

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 05:54:59.05

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。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 06:16:12.43

>>844
そりゃ
スクレイピング（読み）と画像生成（書き）とデータ分析（算盤）
だから
input→calculate→output
でしょうね

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 06:43:50.57

>>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？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 06:54:20.94

>>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。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 06:58:03.82

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 07:03:27.27

はて分析ってなんじゃろ？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 07:04:51.29

>>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）

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 07:09:35.22

>>849
近似関数を求める事じゃないんですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 07:26:43.19

【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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 09:27:10.98

>>850
ありがとうございます
分析といっても色々だと思うのですが、例えばコロナウイルスの広がり方の分析と（今後の予測など）、画像生成のための分析では、関連性はあまりないのでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 09:35:47.84

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 13:42:30.05

>>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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 16:29:01.98

↑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。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/03(金) 23:45:11.37

>>856
style2paintとか各種特徴のパレットがあったしね
ざっくりといえばそうなんでしょうね、にしても数学のスレなんで
特徴抽出の数学について話し合って欲しいけどね

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/04(土) 06:06:29.03

すみません　消えます(´・ω・`)

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/04(土) 15:42:18.84

＞　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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/05(日) 10:49:31.11

>>830-833
>>835
>>838
https://www.youtube.com/watch?v=kjBOesZCoqc

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/05(日) 10:54:12.78

>>855
https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk
https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w
https://www.youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U
https://www.youtube.com/watch?v=tIeHLnjs5U8

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/05(日) 12:03:31.22

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？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/11(土) 05:55:33.24

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？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/11(土) 07:42:41.63

>>863
FPGAでCPU作る。次はSDRAMインターフェース作る。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/11(土) 10:58:18.38

ここで質問してた人か
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/denki/1585362293/

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/11(土) 15:13:23.54

>>863
オペレーティングシステム　タネンバウム

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/11(土) 15:25:56.72

>>863
MINIX
FreeBSD

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/11(土) 20:47:16.00

>>865
ごめん。違う。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/12(日) 01:16:18.08

DeepLearnnigであろうが、人工知能であろうが、女心は解らんよ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/16(木) 21:44:39.52

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/17(金) 09:21:23.17

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/17(金) 21:15:41.32

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/17(金) 21:21:59.07

言ってみたｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/19(日) 21:17:31.98

＞　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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/21(火) 19:31:03.78

>>830
中卒ですが、位相空間論、情報幾何学が分かります

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/21(火) 19:53:43.53

https://nagoyapsychology.qualtrics.com/jfe/form/SV_ai1rTxDXvzm8bfn

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/21(火) 23:40:53.23

かわいい
https://www.youtube.com/watch?v=8D-aAP_dJrA

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 01:17:20.65

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？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 02:17:29.18

>>875
位相空間論と情報幾何学はどのように独学されたのですか？
可視化プログラムは何で書かれてますか？
オススメのサイトか書籍を教えてください。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 02:23:44.25

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 02:25:30.29

>>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。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 02:30:39.96

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).

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 02:59:02.21

>>882
ちょと何言ってるかわかんない
３分クッキングで頼む
グルメリポートは良く噛み砕いてから食レポお願いします

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 03:25:32.89

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 04:09:07.55

>>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＾＾

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 04:42:23.13

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...！

**８７９** · 2020/07/22(水) 11:40:12.95

>>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。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 14:27:09.49

>>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？＾＾

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/22(水) 15:09:10.85

https://www.youtube.com/watch?v=8D-aAP_dJrA

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/23(木) 01:46:15.25

>>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）

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 00:55:30.61

RTX2070S買えばローカルで戦える？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 01:52:09.86

何と戦ってるんだ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 02:58:57.99

自分との戦いかもしらん

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 10:36:28.12

サイヤ人だろ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 11:35:35.47

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 13:33:19.21

＞　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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 14:20:42.85

>>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。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 16:02:40.89

>>897
つまりどーゆうことだってばよ
簡単に計算できるモデルが優秀という意味？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 17:18:58.74

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 18:35:10.73

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 19:56:44.93

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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 21:30:08.89

>>901
特徴量エンジニアリングでかなりいい線いければ。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/25(土) 23:19:20.25

>>902
それもうDL必要ないやんｗ
画像動画音声なら分かるけど

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 10:42:38.50

>>901
データ数によっては、DLより単なる重回帰のほうが結果良かったりするのはしょっちゅうありますよ。

DLが役に立つのって非線形の
関係のときだけですね。

経済データいろいろやりましたけど
圧倒的に単なる重回帰が役立つと思います。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 11:43:06.82

世の中の問題って圧倒的に非線形なんじゃないの？素人ですが

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 12:25:45.72

線形と非線形の違いって？具体例ありゅ？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 13:12:15.24

例えば適当にググったこのサイトの真ん中編の「応力とひずみ」の例で言うと
https://math-fun.net/20190619/1715/

力をかけてゆっくり歪んでる間は線形で
ビキッとヒビ行ったりズルっと滑ったりする瞬間の動きが非線形

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 13:14:41.09

>>906
ググッたほうが早いと思います。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 13:35:51.81

非線形=線形でない
いわれて考えてみれば線形なんて理想論みたいなものでそれで済むのが稀な気
ある部分で線形だったり、線形で近似できたりはするんだろうが

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 13:47:56.19

>>905
線形か非線形かが問題ではない
パラメトリックかノンパラメトリックかが問題
そしてノンパラメトリックは過学習が起きやすい
サンプルがめちゃくちゃ多いとき以外はクロスバリエーションでなんとかなるレベルじゃないのはバイアス-バリアンストレードオフの話を色々を調べればなんとなくそんな感じがする
画像映像音声のよくある問題はDLが今のところ圧倒的高精度だからその分野では有意差ついてそうとは思うけどもっと一般のデータマイニングでは有意差について慎重になるべきだな
一度でもいいから精度の信頼区間計ったらいいよ予想以上の結果で色々考えるのバカらしくなってくるから

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 13:49:07.04

>>905
勿論そうだが実用上線形とみなして問題無いことも多い

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 13:50:07.83

>>910
>>901

訂正
クロスバリデーションだったｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 14:30:01.23

>>905
本質は非線形でも線形近似で精度必要十分

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 14:30:56.49

>>910
すまんな、何言ってるか分からんw
出直してきます

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 14:50:28.33

>>914
ここは数学スレだからDLユーザーの風潮に少し否定的というか懐疑的な見方をしてる人が多いだけ
あまり考え過ぎない方がいいかも

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 16:00:16.16

ノンパラなデータをそのままライブラリにぶち込んでも
テストスコアだけが高い再現性のないモデルしか作れないのでは？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/26(日) 21:23:25.10

＞　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

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/27(月) 18:43:02.98

javascriptだけで簡単にAIは作れますぜ
http://re-file.com/18k/1677/

**デフォルトの名無しさん** · 2020/07/27(月) 18:53:53.57

グロ中尉

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/07(金) 18:54:09.73

仕事でPython書いてるんでプログラミングは問題無し。
さいきっとらーんは使える。

ただ数学がにがてで、
高校の数学が怪しいところからスタートして、
偏微分、行列計算くらいはわかるようになったんですが、
ここからあとなんの本やれば、パターン認識と機械学習に太刀打ちできるようになりますか？
何冊か教えてもらえると助かります！

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/07(金) 19:02:59.47

>>920
最初におもに勉強すること、教科書を決めてそれから必要な数学を探るほうがいい

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/07(金) 19:05:55.77

数学科卒で大学院も数学で、プログラムはやらないけど基本情報、応用情報はもってるが
機械学習等が動かせばいいであれば中身の動作がどうなってるかを詳しく勉強することもないとおもうんだが
チュートリアルのみでも動かせるでしょ

◆QZaw55cn4c · 2020/08/07(金) 19:44:13.28

>>922
パンピーが老後の楽しみに数学書をじっくり楽しむとすれば、どんな分野がいいでしょうか？
数Ⅲはなんとかわかります…

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/07(金) 20:49:03.17

>>923
シナのスパイ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/07(金) 21:23:43.61

解析概論
現代数学概論
位相幾何学概論

数学の古典的名著だな
ググると今でも手に入るらしい

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/07(金) 22:38:51.48

現代数学概説だろ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/08(土) 11:00:25.15

IUT

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/08(土) 13:47:25.85

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**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/08(土) 14:54:28.93

>>928
シナ竹

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/08(土) 16:03:23.24

ディープラーニングの為の数学とあるが、DLに数学はいらんのでは？

数学や統計学が必要になるのは、DLが適切かも含めたモデリングの段階

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/08(土) 21:11:03.71

勾配降下法しらんのか？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/09(日) 05:35:03.18

>>930
いわゆる数学科で習うような数学ではないわな
数値計算アルゴリズムと言った方がいいと思う

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/09(日) 10:18:02.08

>>930
自分で計算できる必要はないけど
活性化関数見て、ああこんな感じの効果のある関数ねって理解したり
微分可能とは何かわかってoptimizerの説明みてこんなことやってるのねってわからなければ

ディープラーニングのライブラリの説明文読んでもわけわからんだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/09(日) 10:28:15.81

>>932
数値計算ではない

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/09(日) 15:54:17.83

統計とか手順に従って計算するだけだから面白く無い

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/09(日) 16:07:57.94

手順のない計算が面白い

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/09(日) 16:57:14.22

ディープラーニング含めありとあらゆる計算は何らかの手順に従ってやってるだけだぞ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/09(日) 17:08:37.28

知ってるよ
手順を開発するのが楽しい
手順を(特に人力で)実行するのは楽しくない

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/09(日) 17:15:00.93

日本語の勉強が必要

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/09(日) 17:29:20.15

>>938
普通は○○の認識・検出などの精度を上げたい・新しく作りたいっていうのがあって
改善のためにいじるところが山ほど（ネットワークや損失関数、学習データなど）あって途方に暮れる場面の方が多いと思うけど

手順を実行するだけの状況ってどんなんだろう
授業で言われた通りに課題の学習組む感じ？そりゃつまんないわな

**デフォルトの名無しさん** · 2020/08/09(日) 19:11:16.12

>>938
気持ちはわかる
俺は同じ画像セットで延々とやってる

だが実際は人工知能の本質はむしろデータに内包された情報の構造にあるんじゃないかと思ってる
その辺研究やってる人いないっしょ・・・