深層学習ってどうやってプログラムすんの? [無断転載禁止]©2ch.net
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? >>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、 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 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 青イルカ本買ったけど暗黙の了解が多すぎてわけわからん
氏のう 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 ガリレオX 第141回「シンギュラリティ人工知能が人間と融合する日」
1/22 (今日) 11:30 〜 12:00 (30分) BSフジ
<主な取材先> 井上智洋 さん (駒澤大学) 齊藤元章 さん (PEZY Computing) 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 >>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。 画像が主流なのかな??畳み込みnw
何にせよgpu環境無いと独学とか厳しいのかしら?? >>15
自分で一切のフレームワーク、ライブラリーなしで
作ってみればわかる。
そういう出来合えの道具を使う態度では永遠にユーザーのままで
設計者にはなりえない。 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 >>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。 意見には賛成だけれど、例として出したのが不適切
電子一個と分子の動きは別に諦めてないぞ
というかその程度ならまだ古典的統計力学が効く ☆ 日本人の婚姻数と出生数を増やしましょう。そのためには、☆
@ 公的年金と生活保護を段階的に廃止して、満18歳以上の日本人に、
ベーシックインカムの導入は必須です。月額約60000円位ならば、廃止すれば
財源的には可能です。ベーシックインカム、でぜひググってみてください。
A 人工子宮は、既に完成しています。独身でも自分の赤ちゃんが欲しい方々へ。
人工子宮、でぜひググってみてください。日本のために、お願い致します。☆☆ 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。 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 ありがとうございます。
6章以降で困ってる( ; ; )
あと5章の自己符号化器もよく分かっていないです。
ミニバッチ学習って初期値はどうなっているんですか? 学習の本質は、非学習を否定すること、
学習結果が正しいときは学習が機能し、学習結果が間違いであるとき学習は否定される。
常に学習結果が正しいわけではなく、常識が世界に否定されるとき、学習も否定される。
そんなことはないと考え、ここまで津波は来ないと確信していた学習者は、
2011年3月11日、学習に反する出来事がその人たちを襲う。 ★★★Jewism to rule the world p▲eople like slavery by communist brainwashing is an enemy of mankind.★★★
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QIT2O 1万×1万、くらいのマトリックス演算って、今可能なのかなl? >>37
行列ひとつ辺り
10k*10k*2byte=200MB
なので二つでも400MB
余裕でしょ。一桁増えたり三次元テンソルになったらメモリ足りないけど。 わかりました。
でも、マトリクスの掛け算までは、1万×1万ではできるのでしょうか?