【統計分析】機械学習・データマイニング12

1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sageteoff [2017/01/21(土) 23:26:48.63 ID:nFM+9kDb.net] 機械学習とデータマイニングについて何でもいいので語れ 人工知能考察は未来技術板の技術的特異点スレで語れ ■関連サイト 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 ibisforest.org/ DeepLearning研究 2016年のまとめ qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76 ■前スレ 【統計分析】機械学習・データマイニング11 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482227795/ 2 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/21(土) 23:27:22.65 ID:nFM+9kDb.net] ■過去スレ 【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】 toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1286200810/ [統計分析]機械学習・データマイニング[集合知] 2 toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1342812444/ 【統計分析】機械学習・データマイニング3 peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1350121405/ 【統計分析】機械学習・データマイニング4 peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1403603502/ 【統計分析】機械学習・データマイニング5 peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1439302488/ 【統計分析】機械学習・データマイニング6 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1455651930/ 【統計分析】機械学習・データマイニング7 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1460535528/ 【統計分析】機械学習・データマイニング8 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/ 【統計分析】機械学習・データマイニング9 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1470037752/ 【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/ 【統計分析】機械学習・データマイニング11 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482227795/ 3 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/21(土) 23:27:54.13 ID:nFM+9kDb.net] ■関連スレ 人工知能・機械学習のスレッド＠数学板 rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1467700762/ パーセプトロン rio2016.2ch.net/test/read.cgi/informatics/1330911251/ 人工知能ディープラーニング機械学習のための数学 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/ Deep learning echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1387960741/ ディープラーニング echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1457792560/ 自然言語処理スレッド　その４ echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1401741600/ ■人工知能考察スレ (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 55 rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1485004129/ (AI)技術的特異点と政治・経済・社会等(BI) 9 rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1484578214/ (情報科学)技術的特異点と科学･技術等 1 rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/ 人工知能 rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1286353655/ 人工知能で自我・魂が作れるか rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/ こころがあるロボットは作れるのか rio2016.2ch.net/test/read.cgi/robot/1287505889/ 4 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/21(土) 23:31:39.01 ID:/qDbjX4N.net] いちもつ 5 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 01:14:50.72 ID:Tpb271yH.net] >>1 乙 6 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 06:39:18.21 ID:RWAmR0t+.net] ニューラルネットワークで、入力Xa, Xbに対し、出力Xa/Xbを得たいんだけど・・・・これって何層あっても無理なん？ 7 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 11:35:08.72 ID:8WOfjBij.net] >>6 何がしたいのか意味分からん。 8 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 13:00:41.70 ID:Av1vqeX7.net] わり算 9 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 14:40:04.03 ID:hBhrTyQG.net] https://chrome.google.com/webstore/detail/%E3%81%AF%E3%81%A6%E3%81%AAng/mbgdnfmdelffjdhkdggilmphfdihnmcj?hl=ja 10 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 15:47:19.22 ID:rHRUxYGG.net] 数学もできないゴミどもが頑張ってもたいしたことできないからさっさとあきらめた方がいい 11 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 16:42:41.46 ID:RWAmR0t+.net] まあ出来るわけないんだろうけど、事前処理以外になんかいいごまかし方ってあるんかな？ 12 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 17:06:49.02 ID:PWHne4Ld.net] すまん、何がしたいのかわからない 13 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 17:15:37.92 ID:Av1vqeX7.net] ガチで>>6が何したいのか分からない ただのわり算？？ 14 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 17:26:27.84 ID:eFGGwS3n.net] 無能おじさんがまだいるのか さっさと会社やめればいいのに 15 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 17:26:33.93 ID:RWAmR0t+.net] そうそうタダの割り算だよ、まあ掛け算でも同じことになるんだろうけど タダの掛け算・割り算をニューラルネットワークでやるのに、なんかいい方法ないかな？ 16 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 17:34:37.87 ID:JsbOZuSN.net] >>15 すまん、教えて。 何でニューラルネットワークを使うのか。 17 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 17:38:14.03 ID:mfHdVUwH.net] backpropで学習するために割り算もまたニューラルネットで表現しないといけない、みたいなこと考えてる？ 18 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 17:58:46.92 ID:RWAmR0t+.net] >>17 いやそんなことはないよ ただ事前に掛け算割り算が必要だと分かってればいいけど、人間が分かってないことも多いだろうからね ニューラルネットワーク内で処理できたらそれに越したことはないじゃない 19 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 18:09:28.78 ID:Av1vqeX7.net] >>18 計算コストの掛かる除算の処理そのものに、NNを使おうとしてる？ それとも除算処理を回避しようとしてる？ 20 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 18:57:10.80 ID:HEBNePx7.net] 最大値で割って正規化してから学習させたらいけそうだけど 21 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 19:07:36.55 ID:RWAmR0t+.net] >>19 前者だけど、すまんが後者の意味はよくわからないな 22 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 19:14:31.65 ID:nc+R1v+H.net] NN中で除算が何回も発生してる時点でやる意味が分からない 23 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 19:28:34.31 ID:/9tq73Mk.net] アホだからしょうがない 24 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 19:38:21.20 ID:KRq782+q.net] 加減乗除しかしてないのに 25 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 19:47:37.06 ID:Ois2wUpA.net] >>15 出来たぞ 乱数で作った10個だけどな 26 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:00:06.11 ID:aOvI5PKj.net] いやそりゃできるだろ… 意味があるかは別にして 27 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:04:44.73 ID:0BXX/KGV.net] ネタなのかほんまもんのアホなのか分からん 28 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:05:14.45 ID:Ois2wUpA.net] >>26 一般化は難しい気もするけどな つまり割り算の概念みたいなのを学習するのは 29 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:08:52.06 ID:dPHV2Nvz.net] 割り算の概念を獲得することと、割り算が正確にできることに何か違いがあるのかね 30 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:09:11.46 ID:fhSKILJz.net] >>21 後者は直接的な除算はしてないけど、数字の組み合わせとかを覚えさせて結果だけ出力させるみたいな方法があるかと思って上げた。 何故わざわざNNでやろうとしてる？ 除算の時間短縮化？ 31 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:11:32.90 ID:Ois2wUpA.net] >>29 違うと思うけどな 32 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:13:40.06 ID:fhSKILJz.net] >>14 またあんたか。 数学についてはあなた無能でしょ？ 33 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:55:49.39 ID:eFGGwS3n.net] 会社で無視されてて役に立たない人は帰ってどうぞ 34 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 21:22:46.73 ID:KSgRM1pG.net] >>15 ニューラルネットワークは普遍性定理によって任意の関数を表現できる ttp://www.dartmouth.edu/~gvc/Cybenko_MCSS.pdf 割り算の演算は思いつく方法として １）２つの任意の数字をN桁の２進数の数字に置き換える（手動でNNを設定できる） ２）２進数における割り算の論理回路は存在するのでそれを元にNNに置き換える（凄く面倒くさい） ３）２進数で演算できたら10進数に置き換えるNNに代入して出力（これも手動でNNを設定できる） かなり面倒だが手動で変数を設定して　１）→２）→３）とデータを流せば演算ができるが 変数が未設定のNNに対して誤差逆伝播法などを使って学習させたら 正確な変数を設定できるかどうかは分からん 35 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 21:24:04.47 ID:RWAmR0t+.net] >>30 なるほど、その後者の方は流石に勘弁してほしいな NNでやりたいのは、複雑なモデルを自分で考えるには限界があるだろうからで、除算が必要な場所には除算相当の機能を勝手に追加してくれたら便利だなと思ったのさ 36 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 21:31:53.09 ID:/9tq73Mk.net] アホだな 37 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 21:34:19.42 ID:/9tq73Mk.net] 割り算が「複雑な演算」ｗ 38 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 21:49:29.13 ID:JayCli5D.net] せめてニューラルネットワークぐらい勉強して。 39 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 23:57:24.67 ID:2nGClj4f.net] >>15 掛け算だけど極限操作を許容すればドンピシャで一発回答 Why does deep and cheap learning work so well? https://arxiv.org/abs/1608.08225 p.4 Continuous input variables ここでの記号でXa * Xbの例がイラスト付きで例に挙げられてる 論文中の記号でシグマと書いている関数を原点近傍でテイラー展開しているので 割り算にはそのままでは適用できないけど手がかりが掴めればと思う 論文の著者が直接くおーらで回答しているのは以前リンクを貼っといた 40 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 00:00:50.84 ID:7ctOkYNZ.net] このスレで数学の話題はNG 41 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 00:01:59.89 ID:K6jGUSR0.net] んなわけないし 42 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 00:07:12.19 ID:pfMUDq/X.net] 自称理論屋を呼び込むなということだろ、 43 名前：もっとも無能社畜の憂さ晴らしだったのがバレたけど [] [ここ壊れてます] 44 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 00:20:50.57 ID:Wm0VvywF.net] >>42 何言ってんの？ 君はカルマンフィルタの実装化でもやってなさい。 すでにこっちはやったけどな。。 45 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 01:45:38.53 ID:rEMAbNPj.net] >>39 うーん分からん とりま英語の論文は貼るなや 46 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 01:46:45.95 ID:7PIuB2+7.net] 無能集団 47 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 05:01:16.79 ID:HmW376R/.net] intで小数の割り算できない 48 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 15:14:23.38 ID:IC/rKxoI.net] >>39 ありがとう！ 時間かけて読んでくるよ 49 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 17:51:55.43 ID:86G+eoCI.net] 以下のコードを実行しましたが、 Irisのデータが取得できません。 なぜでしょうか？ Raschkaの本に載っているコードです。 import pandas as pd df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None) df.tail() 50 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:12:01.06 ID:iz5/M2l3.net] 掛け算ができたら0.5掛ければ2で割るのと同じ結果を得られるんじゃね Fig2に書いてある重みにしたらuvの積になるとかそんな感じだと思うが 51 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:15:36.97 ID:iz5/M2l3.net] >>48 そのURLにブラウザでアクセスしたらダウンロード出来るの？ 52 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:20:18.40 ID:iz5/M2l3.net] >>48 ダウンロード出来た てことはpandasをインストールしてないとかじゃね？ 53 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:20:53.58 ID:86G+eoCI.net] >>50 ありがとうございます。 ブラウザでアクセスすると csv ファイルのページが表示されます。 そして、それをダウンロードして、 df = pd.read_csv('iris.data', header=None) とやるとちゃんと読み込めています。 54 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:22:48.96 ID:86G+eoCI.net] 書き忘れましたが、データを取得できないだけでなく、 Python自体が動作を停止します。 55 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:25:44.01 ID:iz5/M2l3.net] >>53 エラーがでたりしてないの？ 取り敢えず読み込めてるならいいんじゃね？ 56 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:35:53.31 ID:86G+eoCI.net] >>54 PythonによってデータをダウンロードしようとするとPythonの動作が停止してしまいます。 ブラウザを使ってデータをパソコンに保存して、それをPythonで >>52 のように読み込むと ちゃんと読み込めます。 確かに、一応読み込めるのでとりあえずこのまま進むことにします。 ありがとうございました。 57 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 20:05:09.47 ID:wXTkzaHc.net] Python自体が動作を停止します。 キリッ wwwww 58 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 22:04:45.67 ID:86G+eoCI.net] Raschkaの本を持っている人に質問です。 第2章の plot_decision_regions 関数で、 Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) の辺りの処理は何をやっているのでしょうか？ 意味が分かりません。 59 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 22:07:39.69 ID:86G+eoCI.net] なんとなくは分かります。 おそらく直線で分けられた二つの領域を分けるためのような気はします。 60 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 22:21:49.25 ID:Z+1qxvba.net] >>48-55 よく知らないけど、https は読み込めないとか？ 61 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 22:39:53.25 ID:86G+eoCI.net] >>59 なるほど。 でもRaschkaの本に書かれている通りなんです。 Raschkaが確かめもせずに書いたとも思えないですし。 62 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 22:41:16.47 ID:86G+eoCI.net] Raschkaの本を持っている人に質問です。 第2章のパーセプトロンの学習アルゴリズムについてですが、 データに値が� 63 名前：奄ﾌデータが含まれている場合に重みの更新 方法がまずいように思いますが、どうでしょうか？ [] [ここ壊れてます] 64 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 23:00:46.31 ID:z8oniFRp.net] >>59 その本結構実装自体が間違っているから読んでも無駄 エッセンスだけ理解して自分で実装できないならやめた方がいい 65 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 23:17:28.77 ID:/TRygv0x.net] ここでCMです >>47 掛け算を数値計算と比較をした記事があったのを思い出した Notes for "Why does deep and cheap learning work so well?" - GitHub https://gist.github.com/fperez/c7b1cb4810f9d0935e893f34c41f0c62 コードの方がわかりやすければこっちを先に読んだ方が良いかも 66 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 23:21:32.26 ID:bmNiILIc.net] pandas 0.19.2のAPIReferenceではhttpsは含まれてないですね。 pandas.read_csv The string could be a URL. Valid URL schemes include http, ftp, s3, and file. For file URLs, a host is expected. For instance, a local file could be file ://localhost/path/to/table.csv pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html 67 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 23:50:24.06 ID:K6jGUSR0.net] 紹介したいのだろうが、こんなん読む気がしない 68 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 01:18:54.35 ID:hGsJD1f0.net] こういう情報提供の方がありがたいんだよなぁ… 69 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 02:32:21.44 ID:sXvuiz35.net] そんなわけない自演おつ 70 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 07:58:42.29 ID:FtPVVoGA.net] >>39 その論文と割り算に関係ないよね？ 71 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 08:13:42.45 ID:HkcW5uJV.net] >>39 >>63 いろんな論文を読んで勉強することはいいことだけど ややこしい論文を読むと言う話では無くて、割り算をテイラーなど 何かの級数展開して積の数列にすればいいと助言するだけの話では？ 72 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 09:00:15.43 ID:bq02PTg/.net] アホの考え休むに似たり、相手すると損ｗ 73 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 10:40:02.23 ID:eMM39ka1.net] びっくりするよな、割り算てw 機械学習が解こうとする課題と、人工的で低レベル演算をあたかも同じカテゴリにあるかの如く認識してるとか 74 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 10:43:26.23 ID:SBcKkTsW.net] だって同じじゃん 75 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 10:54:16.64 ID:eNQkhgOl.net] (x1, y1, 1), (x2, y2, 1), …, (xi, yi, 1), …, (xn, yn, 1) (u1, v1, -1), (u2, v2, -1), …, (ui, vi, -1), …, (um, vm, 1) というデータが与えられているとする。 未来に与えられるデータ (a1, b1, l1), (a2, b2, l2), …, (ai, bi, li), … の li が 1 なのか -1 なのか予測したい。 この問題を機械学習で解決するのに、なぜ、α, β, γを適当に決めて、 α*ai + β*bi + γ > 0 ならば li = 1 α*ai + β*bi + γ < 0 ならば li = -1 と予測するというような方法をとることがあるのでしょうか？ xi, yi, ui, vi の分布が正規分布だと仮定して、 (x = ai のときの確率密度関数の値) * (y = bi のときの確率密度関数の値) と (u = ai のときの確率密度関数の値) * (v = bi のときの確率密度関数の値) の大小を比較して、大きいほうのグループに属すると判定するというような 方法を誰でも最初に思いつくのではないかと思うのですが。 76 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 11:49:24.19 ID:tlnOjDnm.net] >>73 分類が出来るから。 というか、変数全部正規分布する仮定置くのよキツいし、その方法でやる意味が分からん 77 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 11:50:12.83 ID:ghuVG84o.net] どうしてそんなにつまらない例題ばかりを持ち出すんだろう 78 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:07:38.48 ID:Z0M3CIeb.net] 宿題か何かだろw 79 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 12:08:30.53 ID:eNQkhgOl.net] なぜ直線で平面を分割するのですか？ 不自然だと思います。 80 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:16:11.99 ID:tlnOjDnm.net] >>77 カーネル関数使えば非線形分離出来るから 81 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:16:30.16 ID:v/e9hwv7.net] 二つの正規分布の分散が同じなら境界は直線になる。たしかに不自然な仮定だな 82 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:26:28.32 ID:sXvuiz35.net] >>78 なんでいきなりカーネル使うことが前提になるww 以前からある手法で>>73みたいなことすんのは何故と聞いてるのに 83 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:46:42.71 ID:2vJhPAHl.net] >>73 その比較する値が等しいときの点をつないだ線は直線になるんじゃね？ 84 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:50:04.79 ID:2vJhPAHl.net] x y u vの平均とか分散も判らないからサンプルから推定するしかないが本当の母平均や母分散とは誤差があるだろう 85 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 12:55:23.85 ID:HkcW5uJV.net] 関連性がよくわからん（紹介主も関連性をわかってない？） ややこしい論文見るより ttp://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/chap1.html ここみたらパーセプトロンが計算論的万能性があるのは分るでしょ。 あとは既存の論理計算と見比べてパーセプトロンを再構成したらいい 86 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:07:38.77 ID:WftsLTyk.net] >>73 それ重回帰分析でしょ 機械学習じゃないよ 87 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 13:14:21.47 ID:ZplzBBh2.net] パーセプトロンの学習層をどんどん多重にしていったら、どうなるかな？ 88 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:28:21.55 ID:uQjLcZ8g.net] 線形カーネルだと何層重ねても単層と変わらないよ と言いつつ線形関数の折り曲げ版であるReluがなぜ問題ないのかわからない 89 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:33:22.44 ID:ghuVG84o.net] >>86 wwwwww 90 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 13:37:30.44 ID:ZplzBBh2.net] カオス理論がやはり有効かな？ 91 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:51:36.32 ID:Z0M3CIeb.net] >>86 どんまい ( ＾∀＾) 92 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 15:30:20.60 ID:sXvuiz35.net] >>73 予測可能かどうかは保証ないが評価関数を最小にする係数は存在するからそれはあり。 後半の確率密度関数なんちゃら〜は絶対にしない。各事象が独立とは言えないからね。 93 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 15:59:12.55 ID:euarAUCe.net] >>86 ReLUは出力0になる入力範囲があるから出力合成でどんな領域も近似できる。 活性化関数ReLUについてとReLU一族【追記あり】 qiita.com/mommonta3/items/bf7be0ae3bf4aa3905ef 94 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 18:13:08.22 ID:E+wgNc2t.net] 【数学・統計モメン集まれ】　将棋・竜王戦。三浦九段出場見送りの判断は妥当との論説。　これがベイズの定理だ！ [193727557] hitomi.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1485248767/ 95 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 18:34:09.28 ID:eNQkhgOl.net] ADALINEでヘッセ行列を計算して最小値となる重みを求めないのはなぜですか？ 96 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 18:51:10.93 ID:eNQkhgOl.net] 勾配降下法などという手法を使っています。 97 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:11:06.25 ID:2vJhPAHl.net] >>93 自分でやればいいんじゃね？ なんでやらないの 98 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:43:44.98 ID:FO2eZwrN.net] >>92 疑惑自体がなく完全な冤罪と結論が出て、三浦九段の名誉回復が懸念されている問題たぞ。 何がベイズの定理だ、良識はないのかな？ 99 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:53:27.88 ID:nzhz+kYn.net] このスレは数学できないやつらのたまり場だからベイズの定理とか言っても無駄 100 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:54:56.96 ID:Z0M3CIeb.net] 社会に出たこともない人が常駐してそうだからな、常識はずれなのもいるだろ

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