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【統計分析】機械学習・データマイニング11



1 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/12/20(火) 18:56:35.47 ID:VUT01fx8.net]
何でもいいので語れ

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【統計分析】機械学習・データマイニング7
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【統計分析】機械学習・データマイニング10
echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1479498503/

792 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 08:42:39.91 ID:8DB47uCq.net]
人工知能学会監修の
深層学習P14の\delta_{j}^{(n)}の式間違ってないか?

793 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 09:09:19.67 ID:HLRRROfT.net]
TensorFLowのPython API が異様に増えてねぇか?
メソッドが2〜3千あるような気がするが

794 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:23:41.26 ID:YbD9havS.net]
>>770
凄いな、本当にしつこいんだな、
二度と書き込まないのじゃなかったのか?

795 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:26:26.78 ID:PTTSCYnl.net]
>>770
プログラム的に何が問題だったの?

796 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:28:48.79 ID:PTTSCYnl.net]
>>775
他言語で書かれた成果を移植してるみたいだから、それに伴って増えちゃう

797 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:36:39.46 ID:J/Pf3wnA.net]
>>770
理論屋兼現場?研究者という設定じゃなかったのか? www
現場仕事をしてるなら研究で飯を食ってるんじゃないじゃんw 嘘吐きやろうが

>>775
しかも API 名が微妙に変更されてるしな

798 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:42:05.40 ID:YbD9havS.net]
進化が激し過ぎるわな、そういう分野なのは分かってるが
chainer も凄く変わった感じがする

799 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:45:08.71 ID:J/Pf3wnA.net]
まぁだからこそ抽象化された keras でという話しになるわけだが

800 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:47:52.85 ID:2UGMYedl.net]
誰のこと言っての??俺は二度と書き込みしないなんて言ってないし



801 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:47:56.53 ID:8DB47uCq.net]
>>781
kerasがtensorflowの変化についていけないとtensorflowを使うメリットが減る

802 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:48:36.35 ID:8DB47uCq.net]
>>776
どれとどれが同一人物だと妄想しているのか

803 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:51:05.30 ID:PTTSCYnl.net]
>>782
>>784
自演乙です!

804 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:52:03.23 ID:J/Pf3wnA.net]
>>783
そこまで tensorflow を使い込んでるなら立派なものだが

805 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:53:06.33 ID:2UGMYedl.net]
数学ネタ出して別によくね
どうせ上で書いたオートエンコーダも変数減らすぐらいしか知らなかったんだろ?

806 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 10:56:39.44 ID:2UGMYedl.net]
プログラマーだけだとイメージが先行して間違えた解釈してることにも気づかないよね。。

807 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:00:13.09 ID:PTTSCYnl.net]
>>787
あれもあんたかwwww

808 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:02:23.56 ID:YbD9havS.net]
本当に同じ人だったのね (^_^;)

809 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:12:30.21 ID:2UGMYedl.net]
ついでいうとこっちは個人で勝手に現場でプログラム書いてたりして遊んでる。ただ、最近会社側が機械学習の企業とやり取りしだしてうざいって思ってんだけど、そこの理論の説明がちゃんと理解してんか怪し過ぎてイライラしてる。

810 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:15:43.52 ID:J/Pf3wnA.net]
>>791
つまり上で誰かが指摘していたように、仕事上のルサンチマンをスレにぶつけてるわけだな



811 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:16:51.16 ID:bgCmDrZY.net]
>>791
それでやたら攻撃的なのか

812 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:20:56.74 ID:2UGMYedl.net]
すまんね。


813 名前:閧えず吐き出してちょっとすっきりした。 []
[ここ壊れてます]

814 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:31:00.65 ID:NPiNeOGU.net]
数学者は機械学習をやりません
やっているとのたまう人は落ちこぼれです

数学者は理論屋ではありません
別物です

理論屋は実験をしませんが人工的なデータでシミュレーションをします

現実のデータを扱っているのなら実験屋か工学者です

現実のデータを理論で実験している数学者なんていません
只のほら吹きか単なる馬鹿です

815 名前:デフォルトの名無しさん [2017/01/15(日) 11:43:03.42 ID:99VG1HXP.net]
高卒大国ニッポンらしいスレですね
韓国じゃ考えられませんよ

816 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:43:15.20 ID:kgw8mh2A.net]
>>773
業績は?

817 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:45:21.03 ID:NPiNeOGU.net]
あるよ?

818 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:53:46.86 ID:2UGMYedl.net]
>>795
あれ?俺の存在否定されてる?
まあいいじゃん。たまにはそういう人いても。。
ホラ吹きでいいよ。俺間違えても責任取んないし(ワラワラ)

819 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 11:56:02.40 ID:2UGMYedl.net]
馬鹿でもいいよ

820 名前:デフォルトの名無しさん [2017/01/15(日) 11:57:21.16 ID:99VG1HXP.net]
この人、ニコ生の高卒天才松永そっくりすぎて驚くね
興味があったらニコ生を見てみて



821 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 12:16:57.57 ID:NPiNeOGU.net]
デンソーあたりの制御屋かな?

822 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 12:18:56.40 ID:PMXG8zDP.net]
>>798
アホ?

823 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 12:32:41.76 ID:NPiNeOGU.net]
>>799
798の無能さが表れているレス
こんなんだから社外の機械学習の企業を使うことになった

824 名前:お馬鹿 mailto:sage [2017/01/15(日) 13:56:29.52 ID:2UGMYedl.net]
無能です

825 名前:お馬鹿 mailto:sage [2017/01/15(日) 15:32:06.46 ID:2UGMYedl.net]
あれ?応答がない

826 名前:むのう mailto:sage [2017/01/15(日) 16:00:29.99 ID:2UGMYedl.net]
>>697
俺の考える機械学習の本質はこっち
>>502(当然おれが書いた)

827 名前:むのう mailto:sage [2017/01/15(日) 16:02:06.77 ID:2UGMYedl.net]
あれ?何かズレてる忘れて

828 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 16:04:51.22 ID:wEixuQp0.net]
人型ロボット目指すならこの分野の研究するのはベクトルがずれてるンだろうな

829 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 16:14:32.39 ID:NPiNeOGU.net]
カルマンフィルタも機械学習

830 名前:むのう mailto:sage [2017/01/15(日) 16:24:49.39 ID:2UGMYedl.net]
ええ??そうか?
評価関数が違うだけでカルマんフィルタなんて最適レギュレータと同類だろ。



831 名前:むのう mailto:sage [2017/01/15(日) 16:28:56.50 ID:2UGMYedl.net]
失礼、応用の用途はカルマンフィルタのほうがはば広いね
ただ、システム同程みたいな従来からある手法を機械学習って呼びたくないな

832 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 16:34:57.44 ID:NPiNeOGU.net]
制御理論やってても理論屋じゃないしね

833 名前:むのう mailto:sage [2017/01/15(日) 16:45:59.22 ID:2UGMYedl.net]
あん?
俺はもともと制御屋さんじゃないよ。
制御は授業で、カルマンフィルタは独学でやっただけ。

つまりあなたは俺を理論屋さんって言いたくないのね。
うーん、めんどくさいから一回切るべ

834 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 16:46:56.11 ID:fvCl24Kv.net]
どうせ重箱の隅の改良

835 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 17:52:14.41 ID:Ml3VicRr.net]
ダメサラリーマンの独り舞台

836 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 18:11:52.26 ID:ZoBZjNyK.net]
このスレ、もう実は終わってたんだな

837 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 18:34:22.85 ID:mPtAA3FD.net]
ディープラーニングでは不得意な分野があるけれど
それは解決する見込みが無いんだろうな

838 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 19:03:59.85 ID:NPiNeOGU.net]
自称理論屋は死んでどうぞ

839 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 19:13:39.54 ID:mPtAA3FD.net]
ディープラーニングが通用しない分野が
あるってことはよく知られていることだよ。

基本的にコンピュータが処理するのが得意な分野、
つまり大量のデータを正確に処理することであれば得意だけど、
逆に少量のデータから考えて答えを導き出すようなことは苦手

840 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 19:21:29.96 ID:NPiNeOGU.net]
ゴッホ的なタッチを模倣するのがあったけど
そもそものゴッホ的なもの、ビカソのキュビズム的なものに相当する画家の個性そのものも生成可能になると思う



841 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 19:21:38.90 ID:NPiNeOGU.net]
ゴッホ的なタッチを模倣するのがあったけど
そもそものゴッホ的なもの、ビカソのキュビズム的なものに相当する画家の個性そのものも生成可能になると思う

842 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 19:49:09.06 ID:mPtAA3FD.net]
あれ、個性を認識してるんじゃなくて
単に色と線が似ている部分を置き換えてるだけだよ。

まあこういった課題は、正解がないので
適当な回答であっても人間がそう思ってくれれば
よいので実は簡単だったりするw

人間と手話で会話できるゴリラっていたでしょ?
あれもゴリラが適当にやったことを人間がこうなんじゃいか?って
勝手に想像して認識しただけ。それと同じことが起きてる。

843 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 20:03:21.05 ID:itmwtKVV.net]
違います アイちゃん

844 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 20:22:51.86 ID:8DB47uCq.net]
>>823
簡単ならやって見せて欲しいものだ
〇〇なだけというなら君はネガティブな事を言ってるだけだし

845 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 20:27:19.85 ID:Ml3VicRr.net]
>>825 全然妄想じゃなかったようだぞ?

783 : デフォルトの名無しさん 2017/01/15(日) 10:48:36.35 ID:8DB47uCq
>>776
どれとどれが同一人物だと妄想しているのか

846 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 20:33:08.53 ID:mPtAA3FD.net]
>>825
簡単とは言ってないよ。人工知能とはほぼ無関係って話。
designcolor-web.com/2012/06/19/vangogh-news/#toc3

847 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 20:33:13.13 ID:03tEOUy2.net]
>>825
普通に簡単だろ… 実装コードは幾つも公開されてるぞ。

848 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 20:38:31.34 ID:03tEOUy2.net]
>>826
www

自称理論屋はあなたかもしれないw

849 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 20:39:56.11 ID:8DB47uCq.net]
>>826
後出しw

850 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 20:40:28.35 ID:NPiNeOGU.net]
ココね
奇跡の詩人状態なんじゃないか、っていう

少量のデータっていうけど、少量とは相対的なものだから
コンピュータの処理能力にとってみれば1000万枚の画像は少量だし処理可能なわけで
逆に人間に1000万枚の画像を与えたときにその分だけスケールして高精度になるかといわれればサちって頭打ちになるんじゃないかと

それにいずれ現在より少ないデータで同等のレベル以上に達するアルゴリズムが出てくるでしょう
KSVM以後のPassive Aggressive、Confidence Weighted Algorithm、Adaptive Regularization of Weight Vectorsみたいなふうに



851 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 20:41:08.38 ID:8DB47uCq.net]
>>827
>>823に簡単と書いてあるがw

852 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 20:42:09.42 ID:8DB47uCq.net]
>>828
それはパクリだ
簡単なら自分で一から作れるだろ

853 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 22:06:10.04 ID:OwubW5cu.net]
何もない状態からフルスクラッチできなきゃ難しいとでもいうのか

854 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/15(日) 22:35:21.89 ID:8DB47uCq.net]
>>834
簡単→ゼロから自分で作れる
ゼロから自分で作れない→簡単ではない

ゼロから自分で作れないけど簡単なものって具体的に何?

855 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 07:07:01.90 ID:WtkYzKjH.net]
お前の服
お前の食ってる物
お前の住んでる家

簡単だろ?作れるのか?

856 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 07:34:27.42 ID:T2GwwFFs.net]
>>836
簡単じゃねーよ

857 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 07:52:43.37 ID:3Uu7W/fv.net]
子供

858 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 07:53:36.41 ID:mJO9t+AP.net]
TensorFlowのOSS化のニュースのソースはどこなの?

859 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 09:09:43.85 ID:CEdX3mwi.net]
ゼロから作る読んだらnumpyとか除いたライブラリなしでフルスクラッチ出来るようになった

860 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 10:30:12.26 ID:CwAqvFXp.net]
>>839
GGRKS



861 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 11:43:02.32 ID:rlqB3u3U.net]
何かもう飽きたよ
やれることが限定的だしデータだって定番ばかりだ

862 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 11:49:20.72 ID:fw5peNoE.net]
定番メニュー食い飽きた?
ならば新メニューを独自開発しよろよ

863 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 12:10:36.71 ID:3Uu7W/fv.net]
ビジネスの世界へ行けば面白いぞ
データ関係の分野で面白いのは結局それ使ってどう金を儲けるかだろ

864 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 12:15:43.06 ID:AoxIxxAM.net]
deep learning に持ち込めるだけのデータを持つのは難しいから
定番ネタばかりになるのは仕方ない

865 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 12:22:08.83 ID:oQgpUiez.net]
ビジネスだとデータなんか無限に湧いてくる

866 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 13:03:32.15 ID:Db0Ey1E9.net]
どうやって案件を取って金をぼったくるの?

867 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 14:13:51.01 ID:/WVChNsa.net]
時勢がら案件は簡単に取れる、ぼったくるかは貴方しだい

868 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 14:24:06.90 ID:yJEqbzVk.net]
>>783
KerasがTensorFlow本体に組み込まれるらしい
ハイレベルAPIとして

869 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 15:46:24.79 ID:u2kLpW+V.net]
誰でもディープラーニングが出来る時代になったのはいいけどね
頭の悪さが特徴抽出の出来の悪さに直結して、まともなものが出来ないでござる・・・・

870 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 15:50:56.08 ID:jCRkFUA/.net]
>>850
そんなに頭悪いの?他のことやれば



871 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 16:08:40.02 ID:B5rWKi6Q.net]
DQNの特徴を抽出して浮き彫りにするプログラム書いてよ

872 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 16:18:08.92 ID:u2kLpW+V.net]
そういやDQNってもともと高卒・専門卒以下の学歴を指す言葉だったのに世も変わったな

873 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 16:30:23.12 ID:ufmMavWE.net]
>>853
いつから学歴を示す言葉になったの?
無知すぎるからとりあえずwikipedia読んだあと半年romってろ

874 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 16:40:13.99 ID:qGPkeFbt.net]
3年じゃないのかw

875 名前:デフォルトの名無しさん [2017/01/16(月) 16:49:35.19 ID:h1Gia5xw.net]
元々のDQNは、マミーってやつがFランの下の人間を指す語として定義した言葉だったんだよ
Wikipediaでも昔のバージョンを見るとその旨が書いてある
https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=DQN&oldid=31106522

876 名前:デフォルトの名無しさん [2017/01/16(月) 18:01:51.99 ID:xePMEW+E.net]
https://youtu.be/quIHgwuF6r4

877 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 18:42:35.41 ID:xmT3FgHt.net]
DQNはDeep Q Networkの略です

878 名前:デフォルトの名無しさん [2017/01/16(月) 20:36:38.91 ID:h1Gia5xw.net]
ただこのスレの住人は高卒モン卒の方のDQNだらけ

879 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 20:44:04.59 ID:msgU5aLq.net]
Deep Queen Netwoek

880 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 20:57:20.41 ID:Sf7E7n0Z.net]
>>853
これは!
いやーきたね!!
逸材だぁ!!!



881 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 23:24:13.31 ID:dJ0UlAFz.net]
ベイズやSVMで20クラスほどのクラス分類をしているのですが、クロスバリデーションでは9割以上正解なのに
テストデータでは3割とかになってしまうのは、どういう原因が考えられるでしょうか?
3週データを取得して1週目と3週目を学習データに、2週目をテストデータとしているので
学習データのオーバーフィッティング?もなく学習データとテストデータの性質もバランスが取れているはずなのですが

それと、誤差要因を見出すには誤差項というのを検証するといいみたいなことを聞いたのですが、
ググると回帰分析の話が出てきますが、誤差項というのは連続性のないクラス分類でも検証できるものなのですか?

882 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/16(月) 23:44:46.33 ID:H9G+c2UE.net]
>>862
1週目と3週目のデータで学習するとオーバフィッティングしないという理由が判りません

誤差って何と何の差ですか?

883 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/17(火) 00:56:15.56 ID:tsbi2MJl.net]
>>863
音波とか電波とかを使った位置推定みたいなことをやってます

ああ、過学習っていうのは細かく切り分けすぎみたいなやつですか
日によって外的要因などで変化があることを考慮して、
1週目だけに特化しないようできるだけ多いパターンのデータをとれるように
2回とったわけです(この作業はなんて言うんでしょうか?)

部屋をマス目上に区切ってそれぞれの地点をクラスとして、
正解と分類結果の位置の平面距離を誤差として扱っています

884 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/17(火) 01:40:17.43 ID:fnrDgeqA.net]
>どういう原因が考えられるか
そもそもちゃんと上手くいく補償は何もないはず

885 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/17(火) 01:58:22.56 ID:tsbi2MJl.net]
>>865
クロスバリデーションではうまくいってるからむしろ逆に疑問なのです
こういうことは往々にして起こるものなんでしょうか?
自作アプリケーションではなくWeka3を使ってるので、
クロスバリデーション時のデータの分割がおかしいとかいうことはないはずです
もしやと思い一応データの順序をバラバラにして読み込ませてみましたが、変わらないですし

886 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/17(火) 02:09:51.51 ID:4Zn+ZHnq.net]
>>866
別に珍しくも何ともない
だからレスの反応も鈍い

887 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/17(火) 02:41:54.24 ID:6FN76xWU.net]
全てが上手くいけば苦労しないよ

888 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/17(火) 06:25:04.80 ID:Upzxz6/t.net]
>>864
前処理を追加してみるとか
正規化とか標準化とか中心化とか

誤差の分散がクラス分けの分散より大きいから正しく分類されてないということは言えるだろう

889 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/17(火) 06:59:26.60 ID:oG+VNPPp.net]
あなたのいうクロスバリデーションが1週目と3周目のデータを対象にしたってことならおかしくないんじゃないかと
n週目、に区切るのが気持ち悪い
データが週で偏ってるんでしょ
全体をシャッフルしてクロスバリデーションするならわかるけど

890 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/17(火) 22:45:49.19 ID:fnrDgeqA.net]
>一応データの順序をバラバラにして読み込ませてみましたが、変わらないですし

どういうことをしたの?
順序って何の順序?



891 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/17(火) 23:03:02.32 ID:NwjbzAqk.net]
>>849
うわぁえげつねぇ、ググったら本当みたいね。もう tensorflow 1強で勝負にならねぇな…

892 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/17(火) 23:04:31.07 ID:CnW57jrJ.net]
ミゲルがtensorflowのC#ラッパー書いてたなw






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