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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ178 (1002ﾚｽ)
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974
: 2019/11/15(金)21:01
ID:iFpyP+2C(2/4)
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974: [sage] 2019/11/15(金) 21:01:20.80 ID:iFpyP+2C リカレントニューラルネットワークの理論なんて 偏微分の合成関数微分使いまくりだなあｗｗｗ ここまでして、後になってやっぱちょっと差し戻すわｗｗを再現するか でも確かにいい動きをするねえ まあCNNでも ・1000×1200の座標に合わせて、ニューロンを1200000個作ってみた！ ・これをとりあえず、2500個のニューロンに収めるようにした！ ・その間には、どのニューロンとどのどのニューロンの関係をを重視するか知らんが とりあえずrelu関数でも噛ませておいた！ ・間のw(i,j)という係数はとりあえず入れては戻しを繰り返して正解に近づける！ ・正解に近づけるための差分式に、誤差関数を最小化するための微分式がいる ・その微分したものを使って漸近させていく こんな考え方だけど、まあ面倒臭い それがもっともっと合成関数の偏微分塗れになったのがRNNか でも、CNNより計算量が少なくて済むこともある、と 眼で物体を見ている時、物体と非物体の境界にどう注目してるか、なんてのは難しいね 簡単に微分係数が大きいですって話じゃないでしょ！と怒られそうだ でも、これらの各要素での処理の組み合わせ、更に段階的な処理が 脳のニューロンを観察して「こんな繋がりで周囲を捉えてるんじゃないかなあ」と かつての学者が考えたモデルを実現したら、とにかく物体を捉えられたり 捕らえられなかったり(教師データ不足だと失敗することもある) ってことになるんだなあ しかしこれだけをやっても、やっと視覚情報の処理を一定レベルで行えてるってだけだ 次は、その物体にどう働きかけるか、が問題になる http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1573088050/974
リカレントニューラルネットワークの理論なんて 偏微分の合成関数微分使いまくりだなあ ここまでして後になってやっぱちょっと差し戻すわを再現するか でも確かにいい動きをするねえ まあでも の座標に合わせてニューロンを個作ってみた！ これをとりあえず個のニューロンに収めるようにした！ その間にはどのニューロンとどのどのニューロンの関係をを重視するか知らんが とりあえず関数でも噛ませておいた！ 間のという係数はとりあえず入れては戻しを繰り返して正解に近づける！ 正解に近づけるための差分式に誤差関数を最小化するための微分式がいる その微分したものを使って漸近させていく こんな考え方だけどまあ面倒臭い それがもっともっと合成関数の偏微分塗れになったのがか でもより計算量が少なくて済むこともあると 眼で物体を見ている時物体と非物体の境界にどう注目してるかなんてのは難しいね 簡単に微分係数が大きいですって話じゃないでしょ！と怒られそうだ でもこれらの各要素での処理の組み合わせ更に段階的な処理が 脳のニューロンを観察してこんな繋がりで周囲を捉えてるんじゃないかなあと かつての学者が考えたモデルを実現したらとにかく物体を捉えられたり 捕らえられなかったり教師データ不足だと失敗することもある ってことになるんだなあ しかしこれだけをやってもやっと視覚情報の処理を一定レベルで行えてるってだけだ 次はその物体にどう働きかけるかが問題になる
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