- 1 名前：1 [04/09/11 01:48:08]
- について教えてよ
- 792 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/12(月) 00:29:43 ]
- 興味があること
- 793 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/12(月) 03:37:31 ]
- ＮＮって別にすごいことしてないしな
何をやってるのか解析しようと思えば出来るだろう
いや実際数式化しようと思えば出来ると思うがな
特にバックプロバケーションタイプなんて
もろ教師信号からパラメータの中央値を糞無駄な計算を繰り返して
導き出して、しまいにはそのパラメーターを使いまわし
しかも使う人間も馬鹿だから全部のパラメータが重要だと思って
無駄計算を繰り返してるだろ
- 794 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/18(日) 21:12:18 ]
- 連想記憶モデルって何の役に立つんだ？
- 795 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/20(火) 16:59:00 ]
- ＳＶＭは単に２値に分離するだけだけど
ＮＮは無限個に分離できる可能性がある
可能性があるというのは構造や規模次第って意味で
ただいろいろ不利な点がある
追加学習が出来ない
適切な構造が分からない
計算に時間が掛かる
いろいろ解決法は考案されてるものの誰もそのアイデアを公表しない
そして秘密にして利益を守ろうとする割にはアイデアがしょぼいｗ
だから発展しないし利用出来るだけの材料がまったく揃ってない
- 796 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/20(火) 17:16:59 ]
- 例えば
XOR問題を空間であらわすと
SVMは
○|
-----
|○
ＮＮは
□|
-----
|□
みたいな感じだな
SVMは角が無いんだよ
- 797 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/21(水) 00:03:08 ]
- ニューラルネットで実用的なモデルって何？
何に需要あるの？これたちの悪い罰ゲームなの？
- 798 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/21(水) 01:44:12 ]
- 構造をいちいち検証せずとも自動的に決定してくれて
学習に何週間も時間を費やさずともよくて
フリーのライブラリが各言語に標準に近い状態で実装されてれば
かなり需要があると思うが
現状ではＮＮを利用するには目的にあったＮＮを発明する所から始めないといけないという
だから作ったものは自分にしか需要がない
- 799 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/21(水) 23:26:35 ]
- 多層のフィードフォーワードとリカレントの特徴の違いを教えてください
- 800 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/22(木) 07:53:31 ]
- フォーワードは
ＢＰのように入力から出力の一方向接続があって
教師信号で逆方向の重みを計算する
この時に出力の計算式と修正の計算式が違う
それを統合してしまおうというんおがリカレント
出力層と中間層は入力層に接続されていて
それぞれの出力計算と重み修正の計算式は常に同じ
しかも線形だから実に簡略化されたもの
でＦＡ？
- 801 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/24(土) 00:01:01 ]
- www1.axfc.net/uploader/Sc/so/106271.zip
ダウンロードパス: im
ＮＮの概念とか無視してプログラム的に結局こういうことをやってんでしょってのを考えてみた
連想記憶用メモリみたいなもんです
特徴としては
追加学習が出来るのと強化学習が出来る
強化学習はまだ実装してない
結果を取り出すのは入力桁数ステップでいいからかなり高速
そしてアルゴリズムは教えないｗ
- 802 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/24(土) 04:49:56 ]
- windowsを消し去って初めて後悔した
- 803 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/24(土) 06:41:49 ]
- ニューラルで何か新しいことを研究にしたんだけど
何も思いつかんわ
誰か知恵を貸して
- 804 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/24(土) 07:47:15 ]
- 株価予測、文字識別、ニューロ制御、TSP、
グリッドコンピューティング、803より賢い無脳
は、何も見てないけど、既にたくさん研究されているだろう
- 805 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/24(土) 16:35:21 ]
- fx.104ban.com/up/src/up16120.png
ＸＯＲ問題を解いてみた
- 806 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/24(土) 16:36:37 ]
- >>801のやつね
- 807 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/24(土) 17:17:21 ]
- 誰か文字認識のプログラムちょうだい！
- 808 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/24(土) 19:13:27 ]
- >>801ので強化学習が出来るってのを実験したいんだけど
どういうアプリ作ったら分かりやすいかね？
テスト用なんであんまり大規模なのは勘弁
- 809 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/25(日) 19:58:04 ]
- ちなみに>>801の何が普通のＮＮと違うか見てもらえばわかるけど
赤が1.0青が0.0を学習させてるんだけど
しばらくあるポイントの情報を学習させた後にポイントを生成しなおして切り替えても
しばらくはもともと学習してたポイントの記憶を保持してる
だから追加的に学習していっても古い記憶を保持したまま新たな記憶を覚えていく
時間がたつと古い記憶は薄れていって同じ学習入力が無いと消える
この時間は調整可能
だからノイズの学習が行われても簡単には過去の記憶は消えない
- 810 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/25(日) 22:28:35 ]
- 連想記憶は自己相関での結合行列に重みを付けしての誤り訂正とか、
相互相関で記憶したパターンを順番に生成するぐらいしかないんだと思っていた
この分野でテンプレに出てきそうな書籍ってないの？
- 811 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/25(日) 22:29:17 ]
- アルゴリズム教えて！
- 812 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/25(日) 22:35:39 ]
- この分野で卒研着手するとなると、使用する言語って何がいいんだ
matlabとかR？Java,c++?
boostとgslかじって、c++が幸せそうな気がしているけれども
- 813 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/25(日) 23:00:20 ]
- 俺はC++
行列使うならmatlabじゃん？
- 814 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/26(月) 03:05:28 ]
- ＞しばらくはもともと学習してたポイントの記憶を保持してる
どうやってるの？
- 815 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/26(月) 21:10:39 ]
- >>814
予備知識もなにもなかったんだが
SOMってのがかなり近いみたいだ
根本的にアルゴリズムは別物だけど
発想が似てる
- 816 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/26(月) 21:20:14 ]
- 入力を次元で考えたのがまったくＳＯＭと同じだった
中身はかなり違うけど
ＳＯＭは分類するだけだけどこれは学習するからね
むしろ逆に分割するとも言える
- 817 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/26(月) 22:17:30 ]
- 入力が次元なだけに増えると指数関数的に処理速度が低下するのが欠点で
今それで悩んでたんだけど
こいつの記憶保持のメカニズムがＢＰに応用出来そうな気がするんだよな
- 818 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/28(水) 00:26:57 ]
- ＳＯＭのユークリッド距離を使うアイデアはなかなかいいですね
計算を単純化出来る
その方法で重み修正をやるようにしてみたけどうまくいった
記憶保持機能もそのまま
ＳＯＭとは計算式がぜんぜん違うけども
- 819 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/28(水) 12:49:15 ]
- www1.axfc.net/uploader/Sc/so/107963.zip
パス im
とりあえず最新版
学習方法をランダムポイントにしたので遅いけど変化が分かりやすい
一旦ＸＯＲを学習させてランダムで上書きしようとしたらかなり抵抗するのが分かる
- 820 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/28(水) 23:42:52 ]
- こんな場所で実行ファイルだけアーカイブしても誰も実行してくれないんじゃ…
- 821 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/29(木) 03:10:54 ]
- ソースは公開しないけど
まだバグとか改良の余地があるから
設定出来るパラメータも単純化したいし
そのうち組み込みで使えるようにライブラリはアップするかも
- 822 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/29(木) 03:15:20 ]
- 専門家でもないし学生でもないし
たまだまＮＮに興味があったプログラム好きのど素人だから
公開したらアイデアぱくられて終わりとか悲しすぎるしｗ
- 823 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/29(木) 03:54:26 ]
- たいしたアイディアでも無いくせにな
- 824 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/29(木) 04:15:11 ]
- まあ、過疎ってるよりはいいかな
- 825 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/30(金) 17:47:48 ]
- 今年4年の学部生です
ニューラルネットワークでルービックキューブの解法を探す研究をしようと思うのですが
実現可能でしょうか？出来そうかだけ教えてください
- 826 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/30(金) 17:51:41 ]
- うん
- 827 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/30(金) 17:53:41 ]
- Yes.
- 828 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/30(金) 22:41:04 ]
- >>826-827
単にNNでできるかできないかで言えばそうだろうけど、研究可能ですかって意味では車輪の再発明じゃね？
既知を研究するもまた研究という人もいるだろうけどさ。。。
- 829 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/04/30(金) 23:31:32 ]
- でも、難しいと思うよ
- 830 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/01(土) 00:58:43 ]
- wrongway.org/cube/solve.html
- 831 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/01(土) 01:09:02 ]
- ニューラルでやってんの？それ
- 832 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/01(土) 02:36:02 ]
- ニューラルでやったらそこそこの研究になるんじゃない？
- 833 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/01(土) 03:12:30 ]
- >>830のソース読んでNN使えば（多分）改善する箇所思いついた
やってみよっと
- 834 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/01(土) 08:21:13 ]
- 解法って最短解法って意味ならＮＮじゃ無理だよ
時間はともかく必ずいつかは解ける方法を学ばせるのは可能だけど
- 835 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/02(日) 01:12:01 ]
- なんで最短は無理なん？
- 836 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/02(日) 01:29:32 ]
- ってかNNでできるのか？
構造とかどうすればいいんだ？
俺には全然わからん
- 837 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/02(日) 03:26:20 ]
- ルービックキューブのルール通りに動くようにNNを構築するのは難しくね？
ばらばらの色の配置→6面完成だけならできると思うけど
- 838 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/02(日) 09:13:29 ]
- ＮＮを神格化してるのか知らないが
ただの連想記憶装置だから
0.0〜1.0のアナログデータを保存するだけだから
0.1区切りなのか0.01区切りなのかはＮＮの規模で決まるだけで
実際に表現出来る範囲には制限がある
ルービックキューブには何億通りのパターンがあって
それを全部記憶するのは無理だから無理
どんな並びだろうと一定の法則があって
簡単に算出出来る規則性があるなら可能だけど
- 839 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/02(日) 13:24:15 ]
- 表面的に知ってるだけだから
使い方・使い所がわかってないんだなぁ
- 840 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/02(日) 16:24:31 ]
- ＮＮは脳の構造を真似して作ったものだけど
研究していくうちに実は数学的にクラスタリングする機能しかないことが分かって
だったら無駄な計算なんかしないで直接的に数学問題を解けばいいじゃない
ってんで生まれたのがＳＶＭとかで
最初は主に顔画像を検出したりする画像処理に利用しようとしてたけどうまくいかない
なぜなら数学的に問題を解いてもなおプログラム的には速度が遅いし
適切な記憶容量が計算出来ないからだけど
それで画像処理分野ではＳＶＭなんかで統計を取る前処理として
データ構造を統計上問題の無い方法で単純化しようという研究が行われて
光源によって色が変わるから色は無視しようとか、角度によって分布が変わるから
方向は無視しようってな具合でどんどん条件を絞り込んでいったら
結局数学的にクラスタリングする機能を１つづつ専門分野に適用していってるだけだったというオチ
万能なＮＮを作ろうとすれば結局は数億規模のデータを処理出来るコンピュータが必要だという
結論に至っただけですよ
- 841 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/02(日) 16:29:31 ]
- そして顔画像検出の有効な利用法を発明したんだけど
誰か研究してみたら？
心霊写真を見つけられるｗ
- 842 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/02(日) 20:34:35 ]
- ニューラルネットってなんなの？
SOMもリカレントもボルツマン機械もぜんぶNN？
それとも、多段のフィードフォーワードのみのこと？
- 843 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/02(日) 20:44:19 ]
- >>838
マッカロックピッツがどーこーの、1,-1をつかうモデルは何なんだ
- 844 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/02(日) 22:00:40 ]
- >>842
定義としたらＮＮの仲間なんじゃないの？
一応ニューロンという概念と抑制性を利用してるわけだから
ただ発明した人はもう数学的に問題を解いただけだから
個人的にはニューロンとかいう言葉を使うのもどうかと思うけど
ＳＯＭは次元データを２次元に置換する公式を解くだけのものだし
リカレントはＢＰに時間遅延の概念を入れただけ
本来のニューロンのネットワークという意味でのＮＮとはどんどん離れていってるｗ
- 845 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/03(月) 02:58:10 ]
- 刻々と変化するネットワークをエネルギー関数を用いて最適化するのもNNって言うの？
- 846 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/07(金) 23:15:02 ]
- どうやってルービックの解法をNN探すの？
最適化だからホップフィールドでやんの？
- 847 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/08(土) 01:53:47 ]
- 俺も教えて欲しい
- 848 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/08(土) 11:15:00 ]
- それが分かった時点で研究が完了する
- 849 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/08(土) 16:54:15 ]
- 俺の出した結論は無理
- 850 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/08(土) 19:32:49 ]
- 浅いねぇ
- 851 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/08(土) 20:50:25 ]
- 無理なんて言葉は使わず非常に困難とかにしとけ
- 852 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/09(日) 06:05:30 ]
- で、このスレにできそうなやついんの？
- 853 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/09(日) 10:23:15 ]
- 俺の考えが浅いのかお前らがNN理解してないのか……
〜INPUT〜
キューブは６面、１面には９パネル
操作はまわすことにより９パネルのうち３パネルが４面に関して入れ替わる
〜探索終了条件〜
６面の９パネルがおのおの同じ色になること
初期状態は探索終了状態のｎ手手前の状態
INPUTの操作を逐次記録する
典型的な探索問題だろ？ むしろこれができなかったらNNなんて何ができるんだよ。
- 854 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/09(日) 10:30:38 ]
- どうやって探索するの？
- 855 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/09(日) 10:32:48 ]
- どうやって状態が遷移するのかが思いつかない
- 856 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/09(日) 17:24:27 ]
- >>853
それでできるかもしれないけど記憶量が多すぎる
TSPみたいにエネルギー関数を使って勝手に最適化する方法は無いかな？
- 857 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/09(日) 18:30:57 ]
- っ【連想記憶】
本なんかによっては別称かもしれん
- 858 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/10(月) 14:29:15 ]
- ルービックキューブをＮＮでやるってのは
ルービックキューブに一定の解法の公式が存在することを証明する行為と同義でしょ
ＮＮは関数近似なんだから
わざわざＮＮでやってみて試すことじゃないと思うけど
無理だけど、どうしてもやってみたいというのなら
まずは何億通りのパターンを一括で学習させるのは不可能だから
追加的に学習させるＮＮを作るのが先になるだろう
その時点でもう研究課題として成立しそうだけどｗ
- 859 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/10(月) 14:54:34 ]
- ずっと俺のターン！なオセロやチェスと考えるんだ。
チェスなら参考論文とかでてくるだろ。
- 860 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/10(月) 15:49:42 ]
- >>858
ハズレ
>>859
正解
- 861 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/10(月) 16:17:18 ]
- >>859
オセロやチェスは置くところ間違えてもゲーム終了するけど
ルービックキューブは終了しないから無理
- 862 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/10(月) 20:00:16 ]
- じゃあ連想記憶じゃできないの？
- 863 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/10(月) 22:58:18 ]
- >>862
どんな風に解くんだ？
初期配置のパターンを結合行列にでも記憶させて、極小値でも探すのか？
キューブはどうやって回すんだ
- 864 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 01:09:05 ]
- 俺が考えたのは、まずエネルギー関数を作って
初期配置から、次の状態になりえる状態を列挙し、
列挙した中で、エネルギー関数が一番小さい状態に一つ決めて、
それを繰り返す方法じゃ無理かな？
これだとエネルギー関数しか使わなくて、閾値も結合荷重もシグモイドも使わないからNNといえるか
わからんけど
- 865 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 02:03:33 ]
- >>864
正解
- 866 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 02:06:39 ]
- NNでできそうだけどな
どうすればいいか分からんけど
- 867 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 02:22:16 ]
- >>864
NN使ってもできるんだけどね
使うメリットとデメリットどっちが大きいかは知らないけど
- 868 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 02:27:45 ]
- >>867
概要だけでも教えてくれ
なんかやってみたくなくなった
- 869 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 04:29:50 ]
- 連想記憶ですべてのパターンを記憶する以外にNNで実装する方法は？
- 870 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 04:51:07 ]
- >>864
NNじゃないね それじゃただ統計取ってるだけだｗ
- 871 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 04:55:16 ]
- 閾値と重みを使って、ルービックキューブのルールどおりに状態遷移しないと駄目・・・
うーん難しい
これは立派な研究になるんじゃない？
- 872 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 05:00:31 ]
- そうか・・・無いなら作ればいいんだ・・・ルービックキューブのルールどおりに振舞うNNを・・・
- 873 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 05:33:26 ]
- ＞閾値と重みを使って、ルービックキューブのルールどおりに状態遷移
こんなのにNN使わん
- 874 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 05:37:04 ]
- NNでできないってこと？
- 875 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 05:45:36 ]
- 何が？
- 876 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 05:48:40 ]
- >>875
NNでルービックキューブの解法を見つけること
- 877 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 06:16:51 ]
- >>861
オセロは何をしても基本６０手以内で終わるけど、チェスは相手次第だよ。
一部の人は何かムダに難しく考えてないか？
主な条件は>>853で書いた。
終了状態をf(n)とするなら開始状態はf(0)で、解くまでにn手掛かる。
NNで行うのはf(N-1)からf(N)を導くこと。
学習としては
・ある地点では不可能な操作を導いた場合は重みを変更する
・ある地点の値aがそれ以前の値Aと一致した場合、それは前に進んでない操作なのでAからaまでの操作の各々に対して重みを変更する
・f(0)に到達した場合はそれに至った操作の各々に対して重みを変更する
辺りで。普通にBPでいいんじゃね？ 強化学習辺りを調べるといいかも。
NNに関する研究って意味では車輪の再発明以上のものにはならないはずだけど、研究したいなら俺には止める権利も義務もない。まぁがんばれ。
っていうかこれどこかの研究室の学生の春休みの宿題なんてオチはないよな？
- 878 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 06:46:15 ]
- >>877
躓いているのはそういうレベルの話じゃないと思うよ。
単純に何を入力したらいいのかわからないとか、教師信号をどうやって
取得したらいいのかわからないとか、そもそもＮＮがなにか分からないとかｗ
そんな気がする。
- 879 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 07:09:06 ]
- >>853
まわすと４面の１２パネルに加えて、
回したパネル行（列）の側面も90°回すと思ったんだけどあってる？
回転させて意味あるパターンは４通りだっけ
- 880 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 07:16:13 ]
- >>877
それはルービックキューブの解法が分かってる時、次にどうすればいいかNNで学習させてるだけで
やりたいのは、初期配置を入力したら完成までの手順を見つける一連の操作をNNで実装したいんじゃないの？
NNで扱えるかは別として
- 881 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 07:20:59 ]
- ちなみに「ルービックキューブ AI 解く」でぐぐった結果、２０手あれば解けることが証明されてるそうなので２０手以上掛かる操作はアウトと教えてもいいだろうね。
読み込んでないからAIが具体的に何を使ったかまではわからん。論文検索できる人は論文を当たればでるんじゃないかな？
- 882 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage 馬鹿な質問する前にググれ [2010/05/11(火) 07:26:23 ]
- 3x3の学習パターンから、NxN面を解くとかダメポ？
- 883 名前：880 mailto:sage [2010/05/11(火) 07:29:47 ]
- 説明が分かりにくかったかもしれない
>>877のように説明すると
f(0)は初期状態
f(N)は終了状態（6面完成）
まずf(0)を入力する、すると
f(0)→f(1)→f(2)→・・・f(N)
のうように完成までの手順が見つかる
これをNNで作るってこと
- 884 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 08:02:27 ]
- >>883
強化学習とか連想記憶とかキーワードあげたろ？ 作ればいいじゃん。
ちなみに「ルービックキューブ AI 解く」でぐぐった結果、
AIとは無関係にルービックキューブの最速解じゃないけど解法自体はでてきた。
- 885 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 12:11:52 ]
- >>877
だから
f(N-1)からf(N)を求めることがすべてＮＮに向いてるわけじゃないんだって
全パターンと次の手を完全に記憶するんだったらただの統計データベースなの
リュービックキューブのパターンを全部ＮＮに入れ込もうとしたら物理的に
完全なデーターベースを作るのと同じ容量が必要になるの
ＮＮでやるってくらいだから当然この容量を極小に削ることを考えないといけないの
そうするとほとんどのパターンは正確に記憶できないの
だから無理
- 886 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 12:22:22 ]
- ＞ＮＮでやるってくらいだから当然この容量を極小に削ることを考えないといけないの
ここダウト。それは>>885が勝手にNNはそういうものにしなくてはいけないって思い込んでるだけ。
今回の話はあくまでルービックキューブをNNで解くって話でしかない。話そらすな。
はっきり言ってNNを利用する必然は無いし、
NNがこの問題を解くのに最適だなんてことはこのスレの人間は誰も思っちゃいないわけよ。
いわば練習問題。
- 887 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 15:49:14 ]
- >>886
全部記録したらただの統計データベースだって
「連想」記憶じゃなくなるｗだからＮＮではないｗ
- 888 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 15:55:23 ]
- 連想じゃなきゃNNじゃないっておめーXOR解かせた事ないのか
- 889 名前：デフォルトの名無しさん [2010/05/11(火) 15:58:39 ]
- 俺が思うに連想記憶じゃアルゴリズムで解かせてるのと同じになる
ホップフィールドネットワークでルービックキューブ解けないかな？
- 890 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 19:32:58 ]
- NN (正確には ANN) の問題意識は，単に NN で何ができるかだけではなく，
NN の研究を通じて人間の（生体の）NN がどういうメカニズムで動いて
いるかを解明することにある
これを忘れてはイカン
- 891 名前：デフォルトの名無しさん [2010/05/11(火) 19:50:18 ]
- 巡回セールスマン問題が解けてルービックキューブが解け無いなんてことないでしょ
どうするかは知らんけど
- 892 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 21:31:01 ]
- >>888
XORが連想に見えないお前があほなんだ
11=0なのは例えでよく使われるだけで
実際には0.9 0.9 = 0.1 みたいなものも包括してるんだ
|
 |
