【統計分析】機械学習・データマイニング28

2020/05/01(金) 09:32:34.08

!extend:on:vvvvvv:1000:512
!extend:on:vvvvvv:1000:512
!extend:on:vvvvvv:1000:512

機械学習とデータマイニングについて語れ若人

＊機械学習に意識・知能は存在しません。
人の意識に触れたい方はスレ違いです

■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング27
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1578892284/

スレ立ての際は、一行目冒頭に
!extend:on:vvvvvv:1000:512
をお願いします。

VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured

2020/06/26(金) 23:59:30.96

人工知能とは何か説明できますか？はタイムマシンは・・・？と同じだな。
まだ誰も作れていいないものの、何を説明するのか？ｗ

2020/06/27(土) 01:32:38.84

>>400
日本の田畑は狭すぎて畦道を無理やり走った
トラクター横転で運転手死亡とか普通にある
そういうのがAI自動運転に変われば
老人の無駄死にを減らせる

2020/06/27(土) 02:16:25.47

AIで畦道自動走行はまた別物じゃないかい?
舗装道路とは別に学習し直さないと行けないんでわ

2020/06/27(土) 04:41:04.99

老人の無駄死は増えていいよ

牧野 (ﾜｯﾁｮｲ 5b68-NJGG [119.231.187.251]) · 2020/06/27(土) 07:31:10.61

AIは特殊な道を走るのは苦手だぞ
この間も横転したトラックに思いっきり突っ込んでたし

2020/06/27(土) 09:01:14.31

ドライブレコーダーの動画ってどこかで吸い上げて
自動運転の学習データに使ってたりするのかしら？

2020/06/28(日) 22:24:44.73

テスラはしてるな

2020/07/02(木) 01:45:56.12

https://github.com/SystemErrorWang/White-box-Cartoonization
↑
ネットニュースでやってて見てたんだけど
プログラムにCCライセンスってあるの？
仮に出力した画像に対してだったとして
生写真の著作権は撮った本人が持ってるよね
アニメ風に変換すると著作権がプログラムを作った人に
移行するとかってあるの？

2020/07/02(木) 05:33:01.90

グレーなんじゃない？

2020/07/02(木) 08:45:47.13

＞　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

2020/07/02(木) 09:31:47.69

>>409
写真を見て人が絵を描いたら絵の方には絵を描いた人に著作権が発生すると思うけど
単に作るだけではなくて思想感情を表現したものが著作物だから機械的な変換には著作権は発生しないかも
プログラムの方には著作権が発生するけど

C言語をコンパイルしてもコンパイラ作成者の著作物にはならないし

2020/07/02(木) 10:58:54.63

一行目、
二次的著作物だから、写真を撮った人、絵を書いた人それぞれに著作権が発生するのでは？

2020/07/02(木) 11:04:48.49

>>249
まず、東大＝頭がいい、数学が出来るというのは偏見だと思う
東大入試では情報幾何学とか出てこないし、大規模OSSのソースコードの解読とかもないから。
誤解がないように言っておくが、東大生は平均すると確かに頭がいいと思う。しかし、人の頭の良さは１つの観点から見たとしてもあまりに分散が大きいから、その平均にはほとんど意味がないというのが俺の考えだ
ちなみに当方中卒

そして、因果推論では理論が大切だと思うぞ
例えば、当たり前のように多くの人がスパースモデリンングの回帰分析のマージナルエフェクト（要するにlasso回帰の回帰係数）を使ってるがその根拠はどこにある？因果推論では強い多重共線性があるから、その根拠はほとんどの教科書にも書かれてないだろ？結局皆んながやってる方法が本当に因果推論として機能してるのか自分で計算して証明しなきゃならない
予測の問題と違って因果推論では考えなきゃいけないことが多い

2020/07/02(木) 11:21:59.00

>>413
写真を撮った人の著作権はある前提の話

2020/07/02(木) 12:17:30.61

頭悪そう

2020/07/02(木) 12:54:56.32

>>414
次元削減みたいなもん？

2020/07/02(木) 13:41:05.72

>>417
次元削減とは関係がない
例えば気温とコインランドリーの売上との因果を知りたいとしよう
雨が降れば気温が下がるから天気の影響を取り除いた条件付き共分散COV(売上,気温|天気）、これを求めるのが因果推論の目的。
しかし、その時よく使われる回帰分析は条件付き期待値E(売上｜気温,天気)を求めていて、さらに古典的な回帰分析は気温と天気が無相関であることを仮定している
そこでlasso回帰というベイジアンを導入してその仮定を取り除いている訳だが、その回帰係数が本当に条件付き共分散を与えるか教科書には書かれていない
ちなみに天気と気温が無相関であれば気温の回帰係数が０の時COV(売上,気温|天気)=0になることが証明出来るが問題はそうでないとき

2020/07/02(木) 13:49:28.76

>>418
共分散が因果関係を表すとは自分は理解していないけどそうなのか？
回帰分析は気温の変数と売上の変数の関係を数式で表してるだけで因果関係は判らないのはそうだと思う

2020/07/02(木) 14:17:49.90

いじめすぎ

2020/07/02(木) 15:03:08.67

>>419
＞共分散が因果関係を表すとは自分は理解していない
条件付き共分散には方向がないし、天気以外にも色んな影響を受けてるかもしれないから、その辺注意しながらデータを作っていく必要があるな
それをして、さらに正規分布に従うことを仮定したとしてもlassoの回帰係数を使うのが線形な因果関係を知るのに本当に正しい方法なのか疑問を持つべきだと思ってる
因果推論の手法は証明があって使い物になると思ってるからな

2020/07/02(木) 18:54:15.71

まあ、とりあえず共分散を信じきってる人よりましかな

2020/07/02(木) 19:47:25.34

一昔前のおじさんにはわかると思うけど
共分散構造解析が流行った時代があっての
ホッホ

2020/07/02(木) 19:51:18.83

>>422
共分散の話はしていない
条件付き共分散の話をしているがそれを信じるかどうかの話もしていない
条件付き共分散を信じるとして、それをどうやって求めるのかという話をしている

2020/07/02(木) 20:25:34.51

懐かしいね(笑)

2020/07/02(木) 21:08:21.58

受験勉強ができるなんてのはオーバーフィットの典型例じゃん

2020/07/02(木) 21:48:26.06

>>424
条件を満たすデータを集めて分散共分散行列を計算したらいいのではないの？
相関行列でも線形な相関の程度は分りそうだけど

共分散が分かると何が出来る？
何のために共分散が必要？

2020/07/03(金) 10:09:49.25

まるちんげーる(確率変数と時間の相関)
カルマんフィルタ

2020/07/04(土) 15:42:48.79

＞　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

2020/07/04(土) 16:53:53.34

G検定受け終わったー
教師強制なんて参考書に出てこなかったんだが

2020/07/04(土) 19:35:14.08

Raschkaの機械学習の本を読んでいて、一番最初のパーセプトロンのところで躓いた。
重みをああいう風に更新しても正しく分類されていない点が正しく分類されるようになるとは限らないと思う。

中井悦司の機械学習理論入門の4.2.2でいうと、

点(x, y)が以下のように正しく分類されていないとする。

w_1*x + w_2*y < 0
t = 1

重みは以下のように更新される。

w'_1 = w_1 + x
w'_2 = w_2 + y

w'_1*x + w'_2*y = w_1*x + w_2*y + x^2 + y^2となるが、これがかならずしも正になるとは限らないと思う。

x^2 + y^2 > 0 ならば改善はされるとは思いますが。

2020/07/04(土) 20:40:48.67

xORのパターンはパーセプトロンでは分類できない
次元を増やすとか層を増やすとかで解決するんじゃないか

2020/07/04(土) 20:43:29.15

>>432
パーセプトロンで分類できることがあらかじめわかっているデータにアルゴリズムを適用したときの話をしています。

2020/07/04(土) 21:41:44.31

最小値じゃなくて極小値ローカルミニマムに捕まるときはあるだろうね

2020/07/04(土) 21:42:27.14

具体的にどんなときに問題になる？

2020/07/04(土) 23:01:52.65

>>431
パーセプトロンの収束定理というものがあるので、必ず有限回で正しく分類できるようになる

2020/07/04(土) 23:33:49.39

全くついていけない。1%もお前らの話を理解できない
そんな能力あるなあdeepnudeとかいろいろ貢献しろよ

2020/07/05(日) 01:51:19.26

>>431
その本読んでみないと何とも言えんな
パーセプトロンの解説なんてネット上に腐るほどあると思うんだがな
一般的には分類用の単純パーセプトロンはロジスティック回帰が使われる事が多くて、指数型分布族でコスト関数が凸になるからつまずくとこなんてあるかーって感じだわ
普通にロジスティック回帰の勾配法での更新式を自分で計算してみたらどうだ？
「ロジスティック回帰　勾配法　導出」とかで検索すれば直ぐ答えが得られるが

2020/07/05(日) 03:01:57.62

>>431
あーなるほど、これは活性化関数にステップ関数を使っていて、さらにデータは線形モデルで精度１００％が達成可能である事を前提としてんのね
それじゃあロジスティック回帰とは全然違うわなｗ
重みの更新式は学習率に応じて少しずつ何度も繰り返し計算されるからいずれ正になるぞー
w'_1*x=w_1*x+η*x^2 > w_1*x
となるわけだから
ηは学習率

2020/07/05(日) 05:01:10.59

ドヤりたいだけのつまらない人だよ

2020/07/05(日) 10:27:53.60

ドヤ

2020/07/05(日) 11:43:41.74

面白い人である必要はない

2020/07/05(日) 11:59:53.33

>>439
ありがとうございました。

ループの途中でi番目の点(x, y)のところに来たとします。

点(x, y)が以下のように正しく分類されていないとします。

w_1*x + w_2*y < 0
t = 1

重みは以下のように更新されます。

w'_1 = w_1 + x
w'_2 = w_2 + y

w'_1*x + w'_2*y = w_1*x + w_2*y + x^2 + y^2となります。
x^2 + y^2 > 0 ならば改善される。

ループを回して、次にまたi番目の点(x, y)のところに来たとします。
この時点で重みの値は他の点の処理によって、一般的に何度も更新されているはずです。
w_1*x + w_2*yの値を計算したときに、一つ前に計算処理をしたときよりも状況が悪くなっている可能性もあるのではないかと思うのですが、いかがでしょうか？

現時点でのw_1*x + w_2*yの値 < 一つ前の計算時点でのw_1*x + w_2*yの値 < 0

となってしまう可能性です。

2020/07/05(日) 12:02:13.77

>>436
そういう定理があるということは、結局は、分類されるということだと思いますが、
>>443
のようなことが起こらないということは自明なことではないと思います。

2020/07/05(日) 13:19:30.00

>>443
2乗したら虚数でなければまだ負にならないんじゃないか？
xもyもゼロの時は正にならないけど

2020/07/05(日) 15:52:53.52

＞　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

2020/07/05(日) 18:53:06.09

>>443
w_3の存在を忘れてたりしない？
サンプルに１次元追加してそこを１で埋めればw_3はちょうど切片の役割を果たす
まずは１次元の場合で考えてみたらどうかな？
そうしたら切片の役割がより分かりやすいと思う
その上で、ステップ関数を使った単純パーセプトロンは損失関数をmax(0,-twx)とする事が出来る為、不正解となったサンプルのみ勾配法によって重み更新する事を考える
不正解の場合損失関数は-twx返す為、-twxをｗで微分して、答えは-txとなる
従って更新式は勾配法によってw+txとなることがわかる
証明としては不完全だけど分かりやすくイメージがつかめると思う

2020/07/05(日) 23:19:50.31

後出し小僧

2020/07/06(月) 00:43:36.99

xorなんて加群の準同型定理からなんとでもなりそうだが。

2020/07/06(月) 12:52:27.50

データサイエンスを過度に民主化するな
https://ainow.ai/2020/06/29/223422/

理論が分からないバカを量産するなという記事が出ていた

2020/07/06(月) 13:12:41.37

知ってた

2020/07/06(月) 14:48:12.42

分析や機械学習を安易に外に投げるような企業は、
納品された結果を検証する能力も無いから問題無し

稼げるうちに稼いでおけ

2020/07/06(月) 14:58:23.94

http://pfi.kishou.go.jp/Presen2019/2_shimizu.pdf
https://www.nict.go.jp/publication/shuppan/kihou-journal/houkoku65-1_HTML/2019R-02-04(02).pdf#page=4

MP-PAWR及びPAWRの高空間分解能な観測データを教師データとし、
従来型現業気象レーダーで取得される従来データとの 4次元関係（空間＋時間）を機械学習することで、
従来型レーダーの4次元情報から線状降水帯等の積乱雲群の発達を
低コストに予測する手法を開発する

線状降水帯をAIで予測するプロジェクトが始まった
https://i.imgur.com/d1xgflH.png
https://i.imgur.com/bQADDeE.png

2020/07/06(月) 15:00:37.27

https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/ofp/service/olympic.php

＞最先端共同HPC基盤施設（JCAHPC）と理化学研究所計算科学研究センター（理研R-CCS）は、2020年東京オリンピック・パラリンピック期間中に、
＞関東地区における「ゲリラ豪雨」リアルタイム予報と情報配信を協力して実施する予定です。

＞今回はOakforest-PACSシステム上で、理研R-CCSの開発した「SCALE-LETKF」コードを使用して、
＞埼玉大学に設置されたMP-PAWRの観測データに基づき、リアルタイムシミュレーション及びデータ同化による予測を行います。

線状降水帯の予測も京超えのスパコンを占有使用することで、
予測が可能となる

2020/07/06(月) 15:08:33.51

全然しらないけど
雲が出て来はじめたら
雨降るよ、で案内すればいいだけなので
簡単そう？

2020/07/06(月) 15:10:34.55

オリンピック中止も予測しろよ

2020/07/06(月) 15:33:47.68

>>455
雲が発生してからでは遅い場合もある
積乱雲は急発達するので。

2020/07/06(月) 15:43:32.04

>>452
だべなｗ

2020/07/06(月) 16:00:16.40

この分野って人工知能とか夢のある名前がついているけど、結局のところある特殊な関数の最適化を行う分野ということ？

2020/07/06(月) 16:16:51.06

なんだよ特殊な関数って？

2020/07/06(月) 16:19:24.26

×特殊
◎正直ブラックボックス

だろやし　>>459

2020/07/06(月) 18:20:54.16

ただ人工知能の研究分野と言えるだけで機械学習＝人工知能技術というわけではない

2020/07/06(月) 18:29:28.71

>>457
じゃあ積乱雲がでそうなら
雨降るよ、でいいんじゃない？

2020/07/06(月) 18:36:48.82

>>463
・どの場所で
・どういう強さで
・どのくらい降るのか

この三つを正確に予測しないと、空振りになったり、
間違った避難をしてしまう可能性がある

2020/07/06(月) 19:32:01.28

滞在時間も災害になるかどうかに影響が大きい
短時間なら耐えられても
川が氾濫する閾値を超えたら大きな被害になる

2020/07/06(月) 22:56:00.95

近未来を予測するタイプの研究はすぐに結果が出るから
自然淘汰されやすいよね。はずれが多いと相手にされなくなる

2020/07/06(月) 23:18:12.78

俺の調べた限りでは、気象予測も頭打ちらしいな
予報精度はこの5年間でちっとも向上していない

気象庁は一昨年辺りにスパコンの処理能力を向上させるため、新型スパコン(Cray製)を導入したが、
予報時間を延長できたりしただけで、精度自体は上がっていない

雲の物理過程をモデル化した方程式や数式に改良をしたり、そういう質的な精度向上もうまくいっていないようだ

頭打ちの根本原因は、高信頼性のある初期値の作成方法に限界にあると見た

2025年までの間に、全球モデル(GSM)の高解像度化が予定されているが、
その高解像度化に伴って初期値（観測データ）も高解像度化する必要がある
それも地球全体で。

だが地球全土に隙間なく気温計や気圧計、降水計、気象レーダーを設置するわけにもいかない
莫大なコストがかかるから難しいのだ

これを解決するために、(レーダーが無くても)雲の衛星画像から降水強度を推定できる人工知能をウェザーニュースが開発中だが、
これも精度に限界がある

2020/07/06(月) 23:19:40.08

長期的な予報の精度向上は見られないが、
比較的短期的で、ミクロな現象であるゲリラ雷雨の予測には精度向上が見られる
(ただし高密度な観測網がある日本に限る)

関東域の密なアメダス観測データと、新型MP-PAWRを組み合わせて、超高解像度の初期値を作れるようになっている。
この初期値を模擬実験(シミュレータ)に同化させて予測させるのが従来の手法。

しかし最近は、MP-PAWRで捉えた雲の発生、発達、衰退までの全過程を
「機械学習(AI)」に学習させて、次の雲の状態を予測できるようになった。

この次世代の手法を使えば、わざわざ手の作り込んだ数式を考えたり、模擬実験させなくても、
気象レーダーの観測値だけで気象予報ができるようになる。

しかしこれは気象レーダーの守備範囲でのみ適用できる手法で、
長期的で全地球的な予報には使えない。

2020/07/07(火) 12:37:12.69

降雨というのは、単に湿度と気圧の関係だけじゃなく、空気中のホコリや僅かな風の動きで結果が大きく振れるカオス系。
予想はできても、結果は神のみぞ知る。

2020/07/07(火) 12:42:26.12

天気予想って
aiていうよりシミュレーションて感じがする

2020/07/07(火) 13:39:21.94

台風のタマゴ、つまり台風が何処にできるかってのを深層学習で見つける、って話もあったな
なんかレントゲン画像から肺がんを見つけるような話だが

2020/07/07(火) 15:55:55.31

数値計算からボトムアップしていくシミュレーション
と
結果画像の確率統計からトップダウンする機械学習
の両方をGANで対戦させれば良さそうですね

2020/07/07(火) 16:43:33.34

入力って画像だけ？

2020/07/07(火) 17:07:40.48

>>473
2次元のピクセルだけでなく3次元のボクセルでも同じ事

2020/07/07(火) 17:13:50.56

このスレ読むよりも面白かったよ

『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1）
https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part1.html
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 2）
https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part2.html
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 3）
https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part3.html
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 4）
https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part4.html

2020/07/07(火) 23:06:11.18

lightgbmとkerasについてはここで良いのかな？

35とか60とかまとまり毎に意味をなすデータセットなんですが
バッチサイズをそのまとまり毎に指定することはどうやったらできるのでしょうか。

1エポック内で
35→60→45→50→…みたいに変化させていく感じです

2020/07/07(火) 23:11:58.53

>>476
すいません、kerasはfit_generatorで対応しようと考えてるの忘れてましたｗ
lightgbmも似たようなサンプルどこかに無いですか？
検索ワードだけでも…

2020/07/08(水) 04:31:00.11

コード書けばいいんじゃない？

2020/07/08(水) 13:45:48.53

いろいろこの分野を勉強しようと思っているのですが、パソコンのスペックが低いです。
ディープラーニングとかの実習は諦めたほうがいいですか？

2020/07/08(水) 14:18:29.79

>>479
あきらメロン

2020/07/08(水) 14:29:46.51

どんだけヤル気無いんだよ(笑)

2020/07/08(水) 18:10:59.48

MNISTくらいスペック無くても学習できるやろ

2020/07/08(水) 18:54:09.52

Jetson、ゲーミングノート、自作、クラウドの4択やな

2020/07/08(水) 20:10:33.66

>>479
colabというものがあってだな

2020/07/08(水) 20:25:46.27

親切な人が多いインターネッツですね(笑)

牧野 (ﾜｯﾁｮｲ 1e68-ucCN [119.231.187.251]) · 2020/07/08(水) 21:32:46.76

google colabは超大変
チュートリアルぱっとやるだけならいいんだけど、googleドライブと連携させるだけでもかなり大変だった
GTX1060でもいいから買ってローカルで遊んだほうが良い

2020/07/09(木) 00:21:47.16

平成30年度　「思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」※昆虫脳
成果報告書
http://www.rist.or.jp/sc/report/h30/h4-2_h30.pdf
https://i.imgur.com/Vt9oZar.png

計算性能上、ポスト京(富岳)は詳細モデルレベルで昆虫全脳規模での実時間シミュレーションが可能である。
本提案においては、定位行動を念頭に、昆虫脳の詳細な入力から出力までのリアルタイムシミュレーションと
データ同化を通して昆虫脳の物理的知能的な構造・機能を探る事を目指す。

昆虫脳は原始的ながらも、多種感覚統合、連合学習、顔認識、
空間学習、探索行動など、知能と呼ばれる様々な特性を網羅している。

驚異的な識別率を誇る画像認識を可能にしたCNN（深層学習）は哺乳類脳の視覚系の構造を反映しているが、
行動決定を担うためのRNNの設計にはこれまで決定的な指針が存在していない。

無限定環境で動作させることを要求される人工知能をすみやかに構築するには、
比較的小さな複雑さで構成される脳を参考にすることが有用である。

その際、非線形で複雑な階層性をもつ神経系の働きを深く理解するには、
過度に抽象化されたモデルでは十分ではなく、物理的な構造と現象を再現した詳細モデルから現れる性質をよく観察し、
現実の脳での実験結果と比較することが必要である。

2020/07/09(木) 00:22:11.61

小さくて単純な構造でも、複雑で高度な能力を実現している昆虫脳を調べることで、
”知能”の本質を理解することができる。

また、極めて原始的な意識が発生しているとされる昆虫脳を詳細にシミュレートすることで、
意識の発生条件、意識の神秘を調べることができる。

◆QZaw55cn4c (BR 0H4a-UJ32 [177.67.80.187 [上級国民]]) · 2020/07/09(木) 00:27:45.84

>>488
昆虫類は、哺乳類とは別の方向に、哺乳類と同じく高度に進化した最終系だから、昆虫を調べても哺乳類のことは何一つわからないような気がします

◆QZaw55cn4c (BR 0H4a-UJ32 [177.67.80.187 [上級国民]]) · 2020/07/09(木) 00:38:19.35

>>488
もうちょっと説明すると

個体発生時、ある程度細胞が増えた細胞塊はやがて二重の袋状になった胚となり、そして消化管の最初の口＝原口が出来る
原口が口となるのが前口動物…昆虫等
原口が肛門となるのが後口動物…哺乳類等

進化系統的にかなり早期に分化した特徴なので…昆虫を調べて哺乳類のことがわかるのか疑問です

2020/07/09(木) 00:42:04.74

昆虫でも、餌の匂いやメスのフェロモンを嗅いだ際、あるいは物体を認識したときに
主観体験(クオリア)が生じていると推測されている。

だが、知能が低くメタ認知が弱いため、意識を感じてることに気付いていない可能性もある。

更に、細かい行動選択をすることから、
内発的動機(自我)が発生してると考えられている。

2020/07/09(木) 00:42:33.11

>>490
あくまでも知能という機能の理解をするために、昆虫脳のシミュレートをします。

2020/07/09(木) 00:45:26.96

人間の脳の神経細胞は、1000億個の神経細胞から成っているといわれるが、
それにくらべると昆虫脳の構成する神経数は 10-100万程度であり非常に少ない。
しかしながら、基本的な分子メカニズム、電気生理メカニズムは昆虫と哺乳類ではほぼ同等である。

2020/07/09(木) 00:47:42.00

知覚・認知・運動・注意・感情・意思決定・思考といった脳の機能を全て説明できる統一理論っぽいものがある
それが「自由エネルギー原理」
https://i.imgur.com/l4tnc01.png

自由エネルギー原理では、
外界に関する生成モデルと現在の認識から計算される変分自由エネルギーを最小化するために
1) 脳状態を変えることによって正しい認識に至る過程 (perceptual inference)
2) 行動によって感覚入力を変えることによって曖昧さの低い認識に至る過程 (active inference)

の二つを組み合わせていると考える。

2020/07/09(木) 00:49:32.32

この理論において”意識”とは、
「自由エネルギー原理における推測と生成モデルとを照合するプロセス」そのものであり、
イマココでの外界についての推測と、非明示的な前提条件の集合である生成モデルとが一体になって意識を作り上げている。と考える。

自由エネルギー原理　とはつまり

→「脳内の生成モデルで感覚入力を予測し、実際(外界)との予測誤差を最小にする行為及び現象(意識)」
を説明する数式、および理論のことである

2020/07/09(木) 00:52:53.36

意識が実際に発生しているか、その意識レベルを確認する方法として、
脳内の「統合情報量」を計算する手法がある。
https://i.imgur.com/fXqXqxc.png

この理論は難しくてよくわからない

2020/07/09(木) 00:55:42.64

反実仮想情報生成理論というものもある
https://i.imgur.com/xkaBL1D.png

◆QZaw55cn4c (BR 0H4a-UJ32 [177.67.80.187 [上級国民]]) · 2020/07/09(木) 01:01:16.26

>>492
「『昆虫の知能』という機能を理解するため」なら私も理解しますが…

2020/07/09(木) 02:27:43.96

予算とってくるには適当なことも言うでしょ

2020/07/09(木) 04:20:43.27

急にどうしたおい(笑)

牧野 (ﾜｯﾁｮｲ 1e68-ucCN [119.229.43.103]) · 2020/07/09(木) 07:55:48.73

kerasを使ってみました
https://i.imgur.com/mG5YNKA.png

サンプル触るだけでも面白いのですが、何かもっと面白いものってありますか？