パーセプトロン

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2012/03/05(月) 10:34:11.64

パーセプトロンについて

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2016/04/24(日) 18:53:38.82

>>51
Ｆラン文系ＤＱＮです。

数学や統計学が高尚なものであっても、現実の事象を取り扱うことはなかなか難しいケースが多い。
むしろ取扱い事象の方が少ない。
ただし、取り扱えるときは最強。最強というより、まぎれもなくそれが正解。
だと思っていました。
が、ディープラーニングというやつは、この取り扱える範囲を物凄く拡大するものであると思ったのですが、
そうではないのでしょうか？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2016/05/08(日) 21:09:58.70

逆誤差伝搬は数学的な方法でパーセプトロンにしか使えないって聞くけど、
焼きなまし法って実際どうやって書いたらいいの？
一つの細胞の値に対して数値を振ってるの？
全体を同時に振ってるの？
全体だとしたらGAとの違いは？と思ってしまうのだが。
教えてください。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2016/06/10(金) 17:24:41.70

>>56
これはそもそもX軸Y軸の特徴の選び方を間違えているな。
計算すれば、それっぽく線を引くだろうけど、ほとんど役に立たない答えしか出ない。

どの特徴を選ぶかまでを、学習の中で行ってしまうのがディープラーニング。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2016/07/27(水) 19:28:07.87

ネット版のホストみたいなの発見。

イケメンなら稼げるんだろうけど。
話が上手けりゃ稼げるかな。

誰かレポ頼む。
メンガでググると出てくる。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2016/08/14(日) 19:56:55.14

>>58
其の程度の理解では、動作を説明したところで何も判らんと思うよ。
違いは？という回答を３行程度で説明できるとおもっている時点で
おめでたいわ。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2016/08/14(日) 20:07:58.40

>>58
自動ですべてを学ばせていたことを深層階層という段階をもつことで
学習を簡単に学習設計できるようにしただけ。
その従来では深層部分は完全自動で構築していただけにすぎない、
一部手動にして学習を構造化させることで合理化しただけの仕組みにすぎない。
つまりその深層の構造部分を最適に学習＆設計できなければ、
まったく意味のない技術になりさがる。
>この取り扱える範囲を物凄く拡大するものであると思ったのですが、
いえ違います逆に範囲をものすごく制限（合理化、またはノード化）することで非常に使いやすくしただけです。
従来の学習は万能学習であったが、万能すぎるゆえに学習がが難しく道具としては使えなかっただけね。
従来的な手法では学習の記憶エングラムは高度の抽象化されるので外部からそれを理解することは
ほぼ不可能とされていたが、深層学習によってそれを抽象的に制御できるようになった。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2017/01/24(火) 13:29:57.70

アソシアトロンも捨てがたいね。
深層学習の学習層をどんどん増やしていったら、
どんなことが起きるかな？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2017/04/24(月) 22:16:32.89

http://i.imgur.com/7HuxaIp.jpg

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2017/05/05(金) 04:42:02.03

lapack

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2017/07/26(水) 19:25:50.23

結局これって識別境界面の法線ベクトルを求めてるんですよね？で、法線ベクトルがいわゆる重みベクトル。
そして、パターンベクトルと重みベクトルのなす角によってクラスを分類するという認識で合ってますか？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2018/01/31(水) 11:54:02.27

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**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2018/07/13(金) 02:20:45.63

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**あぼーん** · NG

あぼーん

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2023/08/25(金) 22:16:57.14

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