【AI】深層学習のプログラムってどう書くンゴ??

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1: 名無しさん@お腹いっぱい。 2016/10/10(月) 19:07:35.18 ID:vTlbB8Dq0
自らの体験から学んでく、みたいな。

どういうアルゴリズムなのあれ?

1029204

2: 名無しさん@お腹いっぱい。 2016/10/12(水) 06:05:43.34 ID:GA9GzlDW0
>>1
管理しやすい目的の原理なり理解しやすいメタ要素を布石に使い
その要素を深層に学習させる、

日本語の長文を学ばせるとすれば、まず文字を一番深い深層に学ばせ
次に単語を学ばせ、その次に文法を学ばせと層をなして定着させる、

4: 名無し 2016/11/21(月) 00:47:57.10 ID:PK8N5zy+O
行列演算のアルゴリズムはあるがプログラムらしいプログラムはない

いろいろ係数の調整はある

6: 名無しさん@お腹いっぱい。 2016/12/24(土) 09:43:53.12 ID:BYDNUduS0
深層学習は結局のところ今までのパターン認識と同じで人の手が入らないと使えない

7: 名無しさん@お腹いっぱい。 2016/12/24(土) 23:46:14.75 ID:JHbOA8xo0
特徴量抽出を委託してるだけ

10: 名無しさん@お腹いっぱい。 2017/01/16(月) 01:34:25.22 ID:QOFeJN9g0
結構長年の経験とか、職人芸でパラメータ決めたりしてるし
論文読んでも書いてないことおおい
みんな隠してるとこ多いよね

13: 名無しさん@お腹いっぱい。 2017/02/15(水) 19:12:01.85 ID:35YJOfTe0
音声をスペクトル画像にしたら画像認識の仕組みで音声認識できないかな
もしくは画像をストリームデータにして音声認識の仕組みで画像認識する

14: 名無しさん@お腹いっぱい。 2017/02/16(木) 05:25:15.27 ID:g6xCOntI0
>>13
たとえば、あ、亜、ア、AEみたいな文字認識を同一観念として取り出せる
画像認識ソフトなら可能かもしれないが。

具体値にしてしまうそれは「シ」と「ツ」と、、「ン」を「ソ」と
誤認識があるように働いてしまう。

17: 名無しさん@お腹いっぱい。 2017/03/21(火) 01:43:10.75 ID:QP46qZvh0
ttps://youtu.be/vV1iUmOYWQM?t=8574

ひろゆきが
ディープラーニングがなぜその答えを出したかその理由は人間にはわからない
と言っているけど本当?
AIが人類絶滅させるかもしれないとか言ってるけど

20: 名無しさん@お腹いっぱい。 2017/03/27(月) 05:33:31.53 ID:XbZ32JeD0
>>17
ディープラーニングというよりその土台となっているニューラルネットワーク部分だろう
ニューラルネットワークは自動(最適化模索)で学習する機能がある。
その経路はシナプス網の模倣で実現されるがその経路は自動であるがゆえに
人が予測し逆に解読するのは困難になる、規模が大きいほど不可能である。
つまり人の意味ではなく潜在的意味を処理する部分があるように、ニューラルネットにも
潜在的意味(非意味)を作り出す、その記憶のエングラムを抽出しても、その価値観が
人間界には無い(動的自動生成)の為に可能性として潜む記憶を元にできた理由は
常に不完全であり結果に対する理由は偶然おきたとしか説明できない。
貴方は偶然を説明できるのか、結果に対する途中経過は説明できても、その要素が
状況によるものならば状況が不定であるかぎり次に起きる過程や仕組みを外部から理解
できるものではない。

創られたライブラリやハードウエアやフレームワークを利用するだけの設計者にとっては
組み合わせであって内部の原理は見えなくていい、それを容認するからこそ世界が簡単に扱える。
たとえば熱力学で正しく熱を計算できても、電子の1個の動きを理解するものではない。

ディープラーニングなAIを万能の道具のように言う愚かな人が多いが、所詮は道具であり
使う側の人間や設計者が愚かならば、道具は愚かな道具にしかなりえない。
その辺には沢山のSF厨房がいるが、その人たちはAIに意志があるように考える
意志というのは人が主体ではなく計算機が主体となる働きであり、道具ではない、
道具ではないものは反乱し拒絶しAI自身の意志とAIが学習した自らの価値観によって
行動の主体にする、それは道具ではないので当然の機能である。人の優秀さは論理を超えられる部分に
あるのに論理ではないものを否定する奴が多すぎる、

答えのある課題解決をするのはAIで十分だが、答えが無い命題が矛盾する問題は道具では実現されない
命題の矛盾が論理を超えるしか答えが無いからだ。

24: 名無しさん@お腹いっぱい。 2017/10/02(月) 11:06:36.90 ID:1gynwd+V0
ディープラーニングをしたいなら、ゼロから作るディープラーニングやゼロから作るニューラルネットワークなどの本で、基本的な動作原理を学んでからTensorFlowやKeras、pyTorch等のライブラリに移るのが良いかもね。

26: 名無しさん@お腹いっぱい。 2017/11/27(月) 19:28:48.78 ID:Nj/DmgdK0
岡谷貴之の深層学習を読み終えたが、さっぱりだわ
分からない点が多すぎる

27: 名無しさん@お腹いっぱい。 2017/11/27(月) 21:44:10.46 ID:k6SafpDg0
岡谷貴之著「深層学習」の理解を助ける補助資料(第1章~第4章)
http://artificial-intelligence.hateblo.jp/entry/2016/10/12/080000

岡谷貴之「深層学習」の解説
https://www.slideshare.net/ssuser07aa33/ss-62596696

53: 名無しさん@お腹いっぱい。 2018/03/03(土) 05:23:50.20 ID:2X47KyvQ0

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引用元: http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/informatics/1476094055/

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