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ニューラルネットワーク



1 名前:1 [04/09/11 01:48:08]
について教えてよ

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




893 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 23:11:38 ]
NNの分離能力が0.9 0.9 = 0.1 みたいなものも包括してる事と
XORが連想でないこととは関連性が無い

894 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 23:25:12 ]
>>893
XORが連想じゃないって言ってるのは888だろw
なんで連想記憶問題によくXORが例示されるのか分かってないのかなw
一定のパターンを記憶出来ることを証明するためじゃないぞw

895 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 23:37:03 ]
連想記憶ってのはようは
例えば整数値1....10000なんてのがあったらこれを00〜0.1に置き換える問題で
ただし尺度は可変だからn/10000なんて単純な式じゃない
例えば0.3〜0.4は200〜1000だけど0.4〜0.5は1000〜1010なんてことが起こせる関数の総称だよ
XOR問題は特殊でこれにさらに前後入れ替え作用まで引き起こせる関数の実証に使われる

ただのデータベースはn/10000だからNNじゃない

896 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/11(火) 23:50:07 ]
>>891
そりゃ解いたのが誰だかしらないが解いた気になってるとしたら相当あほなんだろ
気づかずにただ道順の総パターンの記憶装置を作っただけだと思うがね

897 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 00:18:18 ]
>>896
いやおまえが馬鹿だ
解法あるのにさ

898 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 01:43:10 ]
>>897
総当たり以外に解法があるのか?まじで?教えてw

899 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 01:47:09 ]
>>897
もしそれが本当なら最短経路探索にも解法が存在することになって
これはかなり実用的なものだぞ

900 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 01:55:17 ]
「解法」って何の事なんだろうね


901 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 01:58:12 ]
>>900
知らないが、総当りで得ものはNNではないといい続けてるから
>>897の言う解法はそういう意味ではなく、純粋に多項式で解く方法を意味して言ってるんだろ思ったんだが
アルゴリズムを高速化しただけの近似解法はただの総当たりなんでこれも違うだろうし

902 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 01:59:08 ]
総当りでやるものは



903 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 02:40:49 ]
ホップフィールドで、巡回セールスマン問題は解ける(もちろん、決定的な解じゃなく、総当たりで)
ルービックキューブはNN使って総当たりで解け無いの?

904 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 02:53:22 ]
キューブの解法
www.google.co.jp/hws/search?hl=ja&q=%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%96+%E8%A7%A3%E6%B3%95&client=fenrir&adsafe=off&safe=off&lr=lang_ja

NNとは本来多項式等でもしかしたら解けるかもしれないものの、どんな多項式で解けばいいのか分かっていない対象をNNによってブラックボックス化することで多項式の代わりとするもの。
それ以上のことをNNに求めてる人は夢見がちなのかただの無知なのかどっちよ?
極端な話、一部の人が言ってる「ただのデータベース」です。
NNスレでNNの定義から始めないと各々の認識が違いすぎるっぽいな……

>>890
出てる学部が違うのかな、NNの成り立ちと混ざってるのかな、どっちか分からないけどダウト。

>>896
ググッた記事読んだ感じだと、そのただのあほのようだぞ? AIと名乗っているのはルールベースっぽい。それ以上はわからんかった。

>>899
NNが解法です(キリッってことか?


905 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 04:49:40 ]
もうだれかやってみろよ

906 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 04:59:23 ]
>>984
>>NNによってブラックボックス化することで多項式の代わりとするもの。
ずっとそう言ってんだけど
だから多項式解法が存在しないものにNNを使う意味がないと
仮に使ってもそれはNNの本来の使われ方じゃないからNNじゃなくなると

正確にはただのデータベースとしても使える
多項式を記憶出来るから当然線形問題も記憶出来る
だけどそれはわざわざNNでやる話ではないというだけのこと

907 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 05:17:46 ]
なんかよく分からなくなってきた
ホップフィールドネットワークで解く巡回セールスマン問題は多項式解法なの?

908 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 05:27:17 ]
なんかルービックキューブの解法の場合は、プログラムする側が「次の手順が分かっていなければ」次の状態を記憶することができないみたいだね
人間がこれだ!という手順を知らなくても発見的に次の手順を見つけるNNは構成できないわけだ

909 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 06:09:39 ]
俺も>>908みたいな話だと思っていた
TSP(巡回セールスマン問題)で例えると、最短の経路を求めるために相互結合NNを使って、最短の経路を求める(近似解ではあるが)
ルービックキューブも同じように、解法経路を求めるためにNNを使い経路を求める(どんなNNか分からんがおそらく相互結合型に近いNN)
どちらも共通して言えることは、人間側は解がどのようになるかは分からないってことで、勝手に解を見つけられるNNを作ることはできるか?って話題じゃないのか?
解法を随時記録していくって話じゃなくてさ


910 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 06:28:16 ]
>>908
プログラマが分かるってのは総当たりチェックして最適解を学習させることと何が違うんだ

>>909
近似解って意味なら出来る場合もあるけど
たぶんその巡回セールス問題のやつは都市数が少なくて近似でもなんでもないんだろうけど
近似解はあくまで近似解でセールス問題もゴールありきだから間違えても問題ないけど
ルービックキューブは間違えると永遠にループしたりどんどん離れていったりするから無理
どれくらいの割合で正解するかは単純にNNの記憶容量に依存するだけ
だからやっても面白くもなんともない

911 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 06:35:29 ]
TSPの場合は解(近似解)が最後に求めることができればそれで終わりだけど
ルービックの場合は解法の経路を求めるから根本的に違うかもしれないけど、
経路をNNで求められたら面白いと思うけどな

912 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 06:56:46 ]
実時間で計算出来るサイズのNNじゃ正解率1%もいかないと予想



913 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 08:50:05 ]
>>910
ループや離れるから無理ってんならチェスも無理だな。
ユーザが意図的にループさせる手を打ってくる可能性もあるし。

本当にそうなのかな?かな?

914 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2010/05/12(水) 08:53:58 ]
多項式解法が存在しないものなんて世の中に存在するのか?
多項式解法が証明されているかいないかだけの話だろ。どちらかというとNNよりカオスな話になっちゃうけど。







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