[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ105 (1002ﾚｽ)
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159(2): 2018/01/04(木)04:15 ID:W4CsxTr1(8/12) AAS
>>157
完全にプログラムと数学の知識がないと読めないと思うけど、
要は、
大きな特徴と小さな特徴の関係性を保持したら、
場合によっては、
より効率的に機械学習の処理ができるって事を書いてるのかな？
場合によっては、
処理が遅くなりそうな気もしたけど、
3次元的な画像の処理は早そうという話？
160: 2018/01/04(木)04:27 ID:/VjRlZuA(6/7) AAS
>>159
まぁ、お正月らしく、福笑いの例えが分かりやすくて良かったね。
スカラーから、ベクトルになる事での関係性の保持は重要でしょうね。
３次元化は自然な流れだから、これがベースになるんだろうとは思うよね。
遅くなるのはまだベクトル演算をグラボに最適化出来てないだけだろうから、
まだ、しばらくnVidia様様かも？
162(1): 2018/01/04(木)05:26 ID:/VjRlZuA(7/7) AAS
>>159
別に完全にプログラムと数学の知識がないと読めない事も無いでしょ？
プログラムを組む訳でも無いなら絵だけ見てても何となく解れば良いでしょ。
これまでのCNNなら、下のレベルの部分パーツの特徴だけだったのでバラバラ認識が
上のレベルの顔の一部である関係性が保持出来れば
１つ上に顔という概念を持てる事になる。
画像の中から人かそうでないかを判断出来るだけでなく
制服やユニフォームが同じなら同じグループという認識も可能になるだろうし。
音声認識に取り入れて360ﾟ立体的に救急車の近付きと画像の関連も紐付けられそう。
効率的に機械学習が出来るというより、人間の自然な認識に近付くってことじゃないか。
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