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↑キャッシュ検索、類似スレ動作を修正しました、ご迷惑をお掛けしました

【統計分析】機械学習・データマイニング31



1 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/09/26(日) 01:32:46.82 ID:fnXwjiVa0.net]
!extend:on:vvvvvv:1000:512
!extend:on:vvvvvv:1000:512
↑すれたてる毎に1つずつ減るので、減ってたら3回に増やしてたてること。

機械学習とデータマイニングについて語れ若人

*機械学習に意識・知能は存在しません。
  人の意識に触れたい方はスレ違いです。

■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング29
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/
-EOF-
【統計分析】機械学習・データマイニング30
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1609459855/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured

152 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/01(月) 11:33:32.31 ID:B0z8inSKM.net]
俺今までPytorch使ってたんだけどKerasのほうがよっぽど使いやすいなこれ
こらゃ流行るわけだわ

153 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/01(月) 12:36:19.97 ID:ATG/Yu2VM.net]
>>150
pytorchの方が好き

154 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/01(月) 14:07:02.11 ID:trzB+u+Td.net]
自分はkerasからPytorchに変えたよ
論文の実装がPytorchだらけなんでコード読むのに必要になったからさ
今ではPytorch派ですw

155 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/01(月) 15:29:34.12 ID:Hw158eF4r.net]
自由度をどのくらい求めるかだなあ

156 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/01(月) 15:45:41.26 ID:DBrffjYNM.net]
Kerasは統計の人(非エンジニア)
PyTorchはプログラマの人
にそれぞれ使いやすいって印象

157 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/01(月) 21:25:28.65 ID:0FyuJ8GY0.net]
pytorchがNCS対応してくれればなぁ

158 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/01(月) 22:13:05.61 ID:E7FpFiXyr.net]
>>152
点群処理関連がほぼ PyTorch なんで入れたが、cuda のバージョン依存が厳しい〜

159 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/01(月) 23:09:34.80 ID:2XCaWAv8M.net]
>>154
画像系から画像以外に行こうとしたらデータ読み込み周りが分からなくなってPGだけど自信無くしたわw
df読み込むのKerasならすぐなのにPytorchはデータローダー噛まさないと行けない?から面倒くさい
ネットワーク構築以外にも学習にたどり着くまでの敷居が高い気がするわ

160 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/02(火) 12:12:30.45 ID:270XKUWB0.net]
必要に迫られてどっちも何となく分かるようになった



161 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/03(水) 00:13:01.77 ID:rdMcbZKb0.net]
異常検知の分野って特徴量の抽出だけにモデル(ResNetとかEfficientNet)を使う方法が最近覇権とってるけど、教師あり学習とかオートエンコーダーではもうかなわないのかな

162 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/03(水) 23:59:24.80 ID:UVAU/LXjd.net]
どうすれば脳の仕組みを「理解」できるのか: 分かり方は一つじゃない 脳を解明する4つの方法
https://rmaruy.hat○enablog.com/entry/2019/09/05/225258

『神経科学者はマイクロプロセッサすら理解できなかった』
https://rmaruy.hat○enablog.com/entry/2019/01/29/225106

163 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/04(木) 00:22:07.32 ID:GsNH+iC50.net]
脳の仕組み=NNではない。

164 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/04(木) 10:36:03.76 ID:ZKwh1CRl0.net]
ur

165 名前:l貼れないのかここは []
[ここ壊れてます]

166 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/10(水) 09:06:53.22 ID:morNzhKwF.net]
京都賞
記念講演
https://www.kyotoprize.org/speech/2021/
https://www.kyotoprize.org/laureates/andrew_chi-chih_yao/

167 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/10(水) 09:07:57.77 ID:morNzhKwF.net]
↑本日10時より生中継(無料)

168 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/10(水) 10:13:40.74 ID:Kvnp/rc60.net]
納得の受賞に見える

169 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/10(水) 10:25:44.24 ID:qkGfzX2x0.net]
オッズは?

170 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/13(土) 00:02:57.52 ID:M+9ufWQE0.net]
Google騙る迷惑電話?ネット注意喚起も... 実は公式調査、同社が発表「営業時間の確認中」
https://www.j-cast.com/2021/11/12424821.html?p=all

>Googleアシスタントからの電話は会話型AIを採用している。
>ツイッターでは精度について、「AIなのか生身の人間なのか曖昧で、絶妙に違和感のある話し方」だと評する声も。

Google Duplexが日本でも稼働



171 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/13(土) 00:41:05.53 ID:M+9ufWQE0.net]
「怪しさ満載なんだが、、、」
「怪しいおじさんの電話 詐欺かな」
「とにかく気持ち悪かった」
>この電話かかってきたけどマジで気持ち悪かった
>機械と人間の中間くらいの話し方で会話のテンポもおかしいし

https://www.youtube.com/watch?v=D5VN56jQMWM
英語版はそこまで気持ち悪くない

172 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/17(水) 11:54:16.63 ID:oFIttF9FM.net]
人間てnnでend2endのシステムを作っても自前ルールを後付けしてちょっとでも性能を上げようとしがち

173 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/17(水) 13:44:51.06 ID:j2TK+2FP0.net]
だってちょっといじった感出したいしさ
Githubほぼそのままでいけましたなんてサボってたみたいじゃんw

174 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/17(水) 17:07:09.83 ID:hqqj20VZM.net]
csc matrixをarray化するのに10.7TiBが必要でoomが出た
最初の数行だけでも展開できないものか

175 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/18(木) 14:10:42.62 ID:JBLaWByb0.net]
sklearnって優秀だな
甘く見てた

176 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/18(木) 15:20:39.00 ID:95krJczYr.net]
だがGPUを使えない欠点が

177 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/18(木) 19:50:57.59 ID:oXhIWNen0.net]
【予測最前線】線状降水帯 カギは“水蒸気” 2時間前に降水帯の発生を診断
www.youtube.com/watch?v=8UnovsW6OP4
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/shingikai/kondankai/senjoukousuitai_WG/part1/part1-shiryo3.pdf

今後、富岳スパコンの成果を応用し、LFMの物理過程記述式の改善、高解像度化を実施
LFMのアンサンブル評価システムも開発中 ※気象庁
理研AIPと協力し、人工知能を用いた統合ガイダンスを開発中 ※気象庁,理研
雲の発達過程、推移をAIに学習させ、パターンを抽出  ※WNI
https://i.imgur.com/d1xgflH.png


お前らが持ってる機械学習の技術を、天気予報にも使ってくれ

178 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/18(木) 19:56:39.19 ID:T6ZBs9Mv0.net]
予報できても発生は防げないと
避難が必要になるし家屋とかの損害も防げないかもしれないな
避難には時間もかかるし

予防ができたらいいけどな
地震とか他の災害もだけど

179 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/18(木) 20:23:45.02 ID:zdru4Pai0.net]
Kaggleに興味を持って入門書を見てみたら、まず最初にpandasでデータをうまく加工できないといけないということが分かりました。
pandasについての本を読んでいるのですが、ルールが独特すぎて苦行です。
みなさんはpandasをどうやって習得しましたか?

180 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/18(木) 21:10:56.20 ID:JBLaWByb0.net]
都度調べてる



181 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/18(木) 21:13:51.75 ID:y9NwvV4d0.net]
>>176
定番のこの本かな
『Pythonによるデータ分析入門 第2版』
ちなみに、どういうところが独特だと感じました?

182 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/18(木) 22:28:48.35 ID:2INYRpvr0.net]
youtube のキノコードの動画を見れば?

183 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/19(金) 07:38:44.82 ID:3BGDdCT90.net]
>>177-179
ありがとうございました。

>>178
その本です。
スライスとかブロードキャストが独特に感じます。
例で理解するというアプローチで、きちんとどういうルールなのか書き下してくれていないので、モヤモヤします。

もちろん、大体こうすればいいだろうというのは分かるんですが。

184 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/19(金) 10:04:00.49 ID:jTGRuViuM.net]
>>180
リファレンス見れば良い

185 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/19(金) 10:14:49.57 ID:m/zGntzyM.net]
>>180
スライスはPythonの機能だよ
そしてブロードキャストはNumPyにもあって、形状が違うテンソル同士でも変形せずに簡単な表記で表せると思って使うといい
どちらも配列を扱う上で便利な機能で、スライスとかは特にPythonで喜ばれる機能だと思うが、終わりの添字は含むのかとかは慣れるまでは大変かも

186 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/21(日) 15:50:52.45 ID:7NTTr3G20.net]
ここ見てるとMatlab使用してる人がいないのですかね。
車両関係含め大手企業は基本matlabをベースに開発進めてるんですが。。

187 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/21(日) 15:54:08.42 ID:tfzFi4Pl0.net]
何に使うかによると思うんですけど?
うちは大手メーカーだけど、そもそもMATLAB使ってない

188 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/21(日) 16:23:19.77 ID:SAxDQYkQ0.net]
MATLABって20年くらい前のツールかと思ってた

189 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/21(日) 16:23:28.30 ID:hNzx/6hX0.net]
>>183
まあ大企業は古い社風のとこ多いからね、、

190 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/21(日) 16:40:01.54 ID:62L0v6vRa.net]
matlab独自の強みはRやPythonのライブラリに食われてきてるから使われるとしたらsimulinkとかメインじゃね



191 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/21(日) 18:46:57.84 ID:i8H91UbB0.net]
matlabを使ったことがないのだけど、
PythonやRと比べて有利なところってどのくらいあるのですか?

192 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/21(日) 19:02:51.70 ID:WKFEKwAL0.net]
Matlabって数値解析の権威が作った会社でしょ。

PythonやRと比べて、正確で速いの?

193 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/21(日) 19:15:25.25 ID:1abglX7Va.net]
少なくともsimulinkの代替になるものは今のところ存在しないな
simulinkっぽいものならいくつかあるけど

194 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/21(日) 22:19:42.05 ID:EfkKXMObM.net]
> お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^

あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!

クソチョンw
クソチョンはウンコを食べる糞食人種w
ゲリ便をじゅるじゅると
うまそうに食ってるw

195 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/21(日) 22:40:10.25 ID:7NTTr3G20.net]
Pythonでmatlab/simulinkの代わりができるなんてとてもじゃないけど思わないけど。

>>186
古風とかそんなレベルじゃねーぞ

196 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/21(日) 23:00:57.74 ID:7NTTr3G20.net]
あまりに世間を知らなすぎでは?

197 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/21(日) 23:20:42.12 ID:tfzFi4Pl0.net]
分野によります
以上終わり!

198 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/21(日) 23:27:29.12 ID:7NTTr3G20.net]
そもそも論、お金取って確実に保守してくれるソフトウェアを企業が使用するのは当たり前。

>>184
大手と言っても個人で使用してるような環境でしょ?

199 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/22(月) 00:23:35.15 ID:MZFPC ]
[ここ壊れてます]

200 名前:l/p0.net mailto: だーかーらー、分野によるって言ってるじゃん
日本語通じんのかおまえは
[]
[ここ壊れてます]



201 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/22(月) 00:24:07.33 ID:N7DomBN8a.net]
なんかのツールボックスに解析的に微分したりする機能があったような
Pythonにもあるかもしれないけどあれは便利だった

202 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/22(月) 07:54:47.49 ID:sf/6XMlW0.net]
sympy

203 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/22(月) 08:19:09.53 ID:JKDmdtno0.net]
>>197
Wolfram Language + Jupyter Notebookを使っている人いますか?
無料で使えますが。

204 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/22(月) 11:38:03.78 ID:k+UhQahhM.net]
>>199
使ってますよ。簡単なことするだけなら、普通にMathematicaだよね。
Wolfram Langugaeに少し癖があるけど。

205 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/26(金) 02:32:14.06 ID:jrKtaB44a.net]
autokerasのTimeseriesForecasterはkerasモデル保存/読込どうすればいいのでしょう?

ImageClassifierはAutoModelが使われているのでexport_model()によりkeras modelが取得できます
が、TimeseriesForecasterはAutoModelが使われていないのでできません
autokerasの外へはどうやってmodelをもっていけばいいのでしょう?

206 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/26(金) 02:40:12.71 ID:jrKtaB44a.net]
すみません。automodel使われていてexportもできました
(やりたいことがエポックごとに呼ばれるcallbackの中でのexport_modelで、これができないだけでした。どうやればcallback中でできるのかまた悩んできます)

207 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/28(日) 21:05:51.18 ID:jvvYPFKj0.net]
> お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^

あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!

クソチョンw
クソチョンはウンコを食べる糞食人種w
ゲリ便をじゅるじゅると
うまそうに食ってるw

208 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/29(月) 16:05:20.45 ID:oALfYxuSM.net]
https://moultano.wordpress.com/2021/08/23/doorways/

aiの創造性はここまで来た

ダリっぽい

209 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/29(月) 16:25:40.49 ID:49iqqEX00.net]
ゼロから作るDeep Learningって写経する意味あるのかな?

210 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/29(月) 17:17:10.78 ID:JyJQI2pq0.net]
>>204
ダリっぽいとか他に似てるなら創造的じゃないな



211 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/29(月) 17:28:36.76 ID:Wu2sfsS10.net]
だりーな

212 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/29(月) 17:52:03.85 ID:D+IIZmyeH.net]
>>205
人によるとしか
復習で読んでるなら不要では

213 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/29(月) 19:53:37.63 ID:UygRQ8FM0.net]
>>205
無し

214 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/29(月) 19:53:55.58 ID:UygRQ8FM0.net]
>>204
すげえ

215 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/29(月) 20:03:20.61 ID:rw4mU1bLa.net]
>>205
写経するならフレームワーク編が良いよ
それまでのコードを全部見直して一番綺麗な形に纏めたのがフレームワーク編
ライブラリも実質chainerの再発明だし
パフォーマンス抜きにしたら実装面では一番よく出来てる

216 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/29(月) 20:44:05.60 ID:VfRsvGvv0.net]
フレームワーク編は勉強になりました。
おかげでPytorchにもすんなり入れました。

217 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/29(月) 21:27:03.51 ID:UygRQ8FM0.net]
読まなくてもpytorchなんて直ぐ使えるよ

218 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/11/30(火) 13:14:20.13 ID:rPvdixK50.net]
sklearnってどうしてfitとtransformなんだろう

219 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/30(火) 17:15:15.09 ID:BeJPAIX2r.net]
sklearnの論文読んでみたら?
設計思想が書かれてるかもね
https://www.jmlr.org/papers/volume12/pedregosa11a/pedregosa11a.pdf

220 名前:デフォルトの名無しさん [2021/11/30(火) 21:37:36.91 ID:qoP48xVD0.net]
>>213
すごいね
最近の論文はPytorchで実装されてることが多いんで、kerasから乗り換えました
自分は論文のGitHubでの実装コード読み解くのに数日かかるよw



221 名前:デフォルトの名無しさん [2021/12/01(水) 11:49:42.49 ID:kM+Jjoc8M.net]
> お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^

あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!

クソチョンw
クソチョンはウンコを食べる糞食人種w
朝鮮人はゲリ便をじゅるじゅると
うまそうに食うw

222 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/01(水) 12:15:19.01 ID:vfd5COSo0.net]
ちゃんとしてんのな
賢い人たちが作ってそう

223 名前:デフォルトの名無しさん [2021/12/03(金) 18:08:07.73 ID:tf1jbXXy0.net]
Deep Learningは非常に自然で原理を理解するのはそれほど難しくないと思います。

一方、色々とある機械学習の手法のほうが理解するのが難しいように思います。

あってますか?

224 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/03(金) 18:48:18.08 ID:PYIziROuH.net]
変な書き込みやめて

225 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/03(金) 18:53:15.73 ID:+ecAl3MEa.net]
Deep Learningも色々あるから、その色々を理解するのは面倒
いわゆる機械学習も原理だけなら理解するのは簡単

226 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/03(金) 19:27:46.04 ID:ryyjEUUJM.net]
原理について3行で説明してください

227 名前:デフォルトの名無しさん [2021/12/03(金) 19:35:54.87 ID:raY/uoTOd.net]
>>219
時々こんな感じの変な書き込みあるよね

228 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/03(金) 19:38:49.60 ID:5p0sqebB0.net]
59.147.205.222 で検索するなよ、絶対にな

229 名前:デフォルトの名無しさん [2021/12/03(金) 20:13:54.46 ID:AhvPAkOi0.net]
自然とは

230 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/03(金) 20:21:20.00 ID:H3PEvtzUd.net]
〇〇県民は理解しやすいけど地球人には色々あって理解するのが難しいみたいな



231 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/03(金) 20:23:40.02 ID:kzOvZWag0.net]
自然とか難しいとか主観的に語るのは科学的でない

232 名前:デフォルトの名無しさん [2021/12/03(金) 20:29:42.74 ID:3ner7aMO0.net]
主観観測仮説を知らないのだろうか。

233 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/03(金) 21:27:51.88 ID:kzOvZWag0.net]
無関係
別の板でやれ
それが観測者効果

234 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/03(金) 22:40:50.91 ID:Oj6t+xnM0.net]
>>222
バックプロパゲーション
多層
パターン認識

235 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/03(金) 23:10:02.90 ID:lzHuWxU/0.net]
>>222
超多次元ベクトル

236 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/07(火) 12:51:14.51 ID:zJGuK3/50.net]
関数近似のフィッティング問題に多層ネットワーク使いました。
方法としては少しづつのサンプルに対して微係数計算して、少しづつ係数を更新します。
これだけ。
なぜうまくいくか、どういうデータが良いか、具体的なパラメータはどうするかってのは難しいが
原理だけならこれだけだわな。

237 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/07(火) 13:16:34.86 ID:+8JptylOa.net]
曲線あてはめ ← はぁ…
機械学習 ← なんか凄そう

238 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/07(火) 14:47:00.37 ID:3Fb9ZRqsa.net]
>>232
解釈性の問題なら賢い人が散々やって無理だから無理なんだと思うよ
一昔前はベイズで説明できるとか言ってる人がいたが
ベイズ完全にオワコンだし

239 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/07(火) 18:26:50.54 ID:2Ry187zya.net]
解釈性からgradcam派生とかあるじゃん
それにベイズがオワコンとかkaggleしかやってない人かな?

240 名前:デフォルトの名無しさん [2021/12/07(火) 19:03:42.76 ID:KRSgdo5l0.net]
>>232
それは原理ではなく単なる手順だ



241 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/07(火) 19:29:25.93 ID:Tq92gphF0.net]
動作の原理、という意味なら手順と一緒の意味もありうるか

242 名前:デフォルトの名無しさん [2021/12/07(火) 19:56:52.69 ID:1b+mdTOcM.net]
> お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^

あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!

クソチョンw
クソチョンはウンコを食べる糞食人種w
朝鮮人はゲリ便をじゅるじゅると
うまそうに食うw

243 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/07(火) 20:11:19.00 ID:yYsfMV6wa.net]
原理って話なら誤差関数の期待値を最小にする関数を求めるというのが原理原則だぞ
これはビショップ本にもカステラ本にも書いてある
その手段として>>232のような関数近似のフィッティングを考えるわけ
こう考えると頭が整理できると思う

244 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/07(火) 20:22:41.27 ID:g74FV+wua.net]
原理に基づいてそれをやるときに必要になるのが誤差関数や逆転伝播求める話。それはどちらかと言えば定理か?
この辺は国語の問題だなw

245 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/07(火) 20:35:07.27 ID:zJGuK3/50.net]
確率解釈は後付けだろ。
どうしても連続値で取り扱わなきゃで無理くり理由付けしただけだわ。
それも理解してない奴が無理矢理ベイズ解釈取り入れて行き詰まるわけだ。
そんな理屈つけても性能とほぼ関連がないからね。

246 名前:デフォルトの名無しさん [2021/12/07(火) 20:51:43.76 ID:EZ68mIS/0.net]
そこら辺がスッキリわかる良書が、高橋麻奈著やさしい機械学習。
乞うご期待。

247 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/08(水) 07:06:54.46 ID:XTo39aqn0.net]
ニューラルネットワークの仕組みは
層構造に素子を並べたものでインパルス関数を線型結合し任意の関数を作れるから
任意の入出力関係を重みの変更で作れる

重みはデータから誤差を勾配降下で小さくすることで得られる

248 名前:デフォルトの名無しさん [2021/12/10(金) 01:51:35.74 ID:1XQlciewM.net]
> お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^

あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!

クソチョンw
クソチョンはウンコを食べる糞食人種w
朝鮮人はゲリ便をじゅるじゅると
うまそうに食うw

249 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/10(金) 17:27:11.79 ID:KKnPndz70.net]
テキストの識別問題だとbowとembeddingでそんなに差は出ないよね?

250 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/10(金) 17:30:11.15 ID:KKnPndz70.net]
変な言い方になった
単語を素で扱うのと埋め込みして扱うのとではそんなに差は出ないよね?



251 名前:デフォルトの名無しさん [2021/12/10(金) 19:56:33.27 ID:MelBN57+0.net]
特定単語の有無で識別出来る程度の問題なら変わらんと思う

252 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2021/12/13(月) 17:58:38.68 ID:G2im6pgFM.net]
>>247
ありがとう






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