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ディープラーニング

この話題の盛り上がりグラフ
2017-02-19 01:06:19 最終更新
1 デフォルトの名無しさん

語れ。これは人工知能の革命だ。

14 デフォルトの名無しさん

ディープって何かエロいな

16 デフォルトの名無しさん

>>14

deep thoughtとdeep throatは掛けられてんだよ

55 デフォルトの名無しさん

モデルを作るまでなると難しいが、出来合いのモデルを使うとなると今までより楽だよね。

あとはフレーム問題と記号着地、過学習に注意すればいいだけ。

ところでリカレントで自然言語系をやってる人いる?

76 デフォルトの名無しさん

時系列データのベクトル化に画像を使うってことなのかな。

77 デフォルトの名無しさん

>>76

それか画像を複数使う

83 名無しさん@そうだ選挙に行こう! Go to vote!

猫を認識できるらしいけど、特徴を出力できるの?

たとえば、youtubeなんかから、「耳を欠損してる猫」を抜き出せる?

93 デフォルトの名無しさん

>>55

過学習の問題はディープラーニング以前の話。

ニューラルネットワークとか世代はデータの段階でよく考えないといけなかった。

ディープラーニングの場合はとにかく例をたくさん用意すれば、自動的に収束する。

なんとかを判別する仕組みは、分割してそれを一つずつ比較して、

判別していくという仕組みなので従来の過学習は回避できることになる。

どういうことかというと、ペッパーに意地悪しすぎると性格の悪いペッパーになるというのが、

ディープラーニングの概念での過学習となる。

原因と結果の関係は正常なので、この場合は問題にならないというわけだ。

まあ説明する側でもディープラーニングをよくわかっていない人がかなりいるので、

今の内がチャンスだね。

そうそうモデルを自作するという概念がすっとんだのがこれなんだけどな。

>>83

抜き出すのではなく今ある耳が欠損している猫の画像を猫と判断するが、正しい。

102 デフォルトの名無しさん

>>93

DNNでも過学習は起こるよ。DNNがよく分かってない人とかあまり言わないほうがいいよ。

109 デフォルトの名無しさん

「彼女が家の中でジョギングしているのを私は見た」 という画像に置き換えてしまう問題

112 デフォルトの名無しさん

>>109

それが間違いであると言うのは何故?

実社会での経験上可能性が小さいと言うだけだから

用例で可能性が高い方に合わせれば良い

115 デフォルトの名無しさん

>>112

間違いであるとはどこに書かれていますか

116 デフォルトの名無しさん

>>115

問題だと指摘してある

317 NAS6 ◆n3AmnVhjwc

3×3の最善手しか打たない〇×完全回答プログラムが糞なように

AI囲碁が完成して、最善手しか打たない囲碁完全回答プログラムになったら

糞プログラムになるのか・・・

320 デフォルトの名無しさん

>>317

碁の盤面の状態を完全に覚えるのにどれだけの記憶域必要かって考えたらAIより記憶域の問題がでかくないか?

19路盤なら今時ならなんとかなるかもしれないけど。

陛下が降り立つ儀式するのは21路盤だったりするし。(AIが完全になったら囲碁の格子の数が増えるだけなような)

321 デフォルトの名無しさん

>>320

機械のほうが覚えるの早いから無意味

407 デフォルトの名無しさん

NASが湧いてる状況で言うのもアレだけど

将棋にディープラーニングって有効なんだろうか

変数多すぎて学習に時間がかかり過ぎる?

420 デフォルトの名無しさん

>>407

DLのような局面評価に時間が掛かる評価関数を使うより

3駒関係を基軸にした軽い評価関数で多く局面を探索した方が有効だったからDLは使わない

とコンピュータ将棋選手権で上位になった人に直接教えて貰ったことがある。

あとNAS6という人はもはやゲームプログラミングの話なので別のスレで議論してくれ

理由は

422 デフォルトの名無しさん

>>420

3駒関係の評価関数は機械学習で得られたものだと思う

479 デフォルトの名無しさん

PCAのようにというかPCAより上手くデータ特徴の表現ができるようなので

PCAで2次元に落とすようにディープラーニングを使って同じようにデータを2次元に落としたいです

481 デフォルトの名無しさん

>>479

教師信号はどうやって準備するの?

482 デフォルトの名無しさん

>>481

え?

483 デフォルトの名無しさん

>>482

ディープラーニングは教師ありのタイプが多いんじゃね?

484 デフォルトの名無しさん

>>483

PCA自体教師なしでやるものだし、ディープラーニングでPCAやる時は教師なし学習でやるのが基本だったと思う

487 デフォルトの名無しさん

>>484

PCAはディープラーニングではないし

PCAでいいならPCAを使えばいい

502 デフォルトの名無しさん

何言ってんだアホども

人間評価に近づけるために人間評価とセットで学習させるに決まってんだろ

503 デフォルトの名無しさん

>>502

何を当たり前のことを

504 デフォルトの名無しさん

>>503

その当たり前すらわかってない人がこのスレには大勢いらっしゃるんだよなぁ

505 デフォルトの名無しさん

>>504

と思ってるのは少数派じゃね

506 デフォルトの名無しさん

>>505

やはりお前が馬鹿だな

>>504が言ってる内容は、「馬鹿の方が多い」だ

それに対して>>505は、「>>504と同意見なのは少数派」と言っている

バカが多くてそれ以外が少数派なのは、猿でもわかってること

それをわからずに反論してくる>>505のようなバカが

ここ最近の流れ

507 デフォルトの名無しさん

>>506

人間評価とセットで学習させるかどうかを解っているだけで馬鹿かどうか判別するのは馬鹿のやること

馬鹿が多いと言うソースは?

正規分布すると考えられるから馬鹿と秀才は同じくらいいる

525 デフォルトの名無しさん

カラー写真に0-1を対応させるだけだろう。いい悪いは教師の与え方によろだろうが。

526 デフォルトの名無しさん

>>525

その教師は何を基準に良し悪しをきめてるかわかるか?

言い方を変えると

お前は何を基準に芸術の良し悪しを判断してる?

芸術だけじゃなくて映画やドラマやアニメでもいいがお前はそれらを見て何を基準に良し悪しを判断してる?

AIに芸術を判断させたい場合それらの評価判定方法をアルゴリズムに落とし込む必要があるが

単純にディープラーニングによる学習方法だけじゃ無理があるんだよ

わかる?

529 デフォルトの名無しさん

>>526

プログラム作る人の主観だろ、アホかw

530 デフォルトの名無しさん

>>529

じゃあプログラマが与えたデータ以外の評価判定は不可能だな

531 デフォルトの名無しさん

>>530

ディープランニングってそういうもんだろ

532 デフォルトの名無しさん

>>531

違うけど

578 デフォルトの名無しさん

>プログラム歴は20年で

>某大手IT企業で開発やってるけど

インターフェースも知らない法螺吹きw

580 デフォルトの名無しさん

>>578

ん?インターフェイスくらい知ってるけどそれがどした?

582 デフォルトの名無しさん

>>580

間違っちゃいないがカタカナで表現したときにインターフェイスと書く人初めて見た

583 デフォルトの名無しさん

インターフェイスも良くみるけど

英語音痴の >>582 の感覚としてはそんなもんなのかね

http://www.cqpub.co.jp/interface

584 デフォルトの名無しさん

>>583

インターフェイスという表現がよく見られるという話は別にかまわないと思うが何故「インターフェース」のURLを例示するのか理由を述べてもらおうか。

600 デフォルトの名無しさん

こいつら小学生かよ

605 デフォルトの名無しさん

>>600

今更?

ここは「2ちゃんねる」という便所の落書き。

俺も含めてとなるが小学生にも劣るような書き込みをする奴らの集まりだぞ。

そんな所にやってきて大手企業だのプログラム歴20年だの言うのは滑稽だということ。

606 デフォルトの名無しさん

>>605

その通り

お前は小学生にもおとる書き込みしかできてない

周りがお前のレベルに合わせて遊んでやってるだけなんだよ有り難く思えよ

てかこんなスレ見てないで早く職安いって清掃員でも新聞配達でもなんでもいいから

自分のレベルにあった仕事さがしてこいよ変態道程無職野郎

607 デフォルトの名無しさん

>>606

そうだな

変態という部分は否定しないがそれ以外のところは外してるよ

しかし、つまらない奴だな

遊んでやってるなんて上から目線でものを言うならもっと面白いこと言ってみせろよ

無職だの童貞だの言ったって何も面白くないぞ

611 デフォルトの名無しさん

>>607

負け犬の遠吠えw

629 デフォルトの名無しさん

ディープランニング歴20年です

631 デフォルトの名無しさん

>>629

そういえば俺なんかNN歴30年だった

635 デフォルトの名無しさん

>>631

30年経ってcnnにすら到達してないのか

632 デフォルトの名無しさん

577だけど

なぜ芸術の評価云々の話で教師なし知らねえのかって言われるのかわかんねえわ

教師なしでも教師ありでも食わせる芸術は人間の主観がーって話になってたろうに

636 デフォルトの名無しさん

>>632

時間かかったな。教師なし学習についてぐぐってたのかな?

てか芸術の評価に人間が評価が必要ってマジで思ってるんのな

芸術の理解は人間の特権であって未来永劫機械には理解出来ないとか思ってるならお前はディープラーニングを勉強しなくていいよ

641 デフォルトの名無しさん

>>635

横槍だがNNとCNNがなんの略語か分かってますか?

CNNも含めた形でニューラルネットワークと言ってるんでしょ

そんなことも分からないのか・・・

一連の投降を見て酒に酔いながら書き込みでもしてんのかと思ったが、そんの関係ない位の無知で無能で自己矛盾を起こすという救いようのないアホ

20年もプログラム歴有るとかほざいているが、一体何をしてきたのかと言いたい

640 デフォルトの名無しさん

>>636

ディープラーニングが絵の良し悪しを分かったとして

それを人間にわかる様に説明してくれるの?

643 デフォルトの名無しさん

>>640

人間の脳の中で起こってることはアルゴリズムに落とし込むことは可能なはず

それが正しいとすれば人工知能にも人間と同様の思考を与えることは出来なきゃおかしい

まあ現状ディープラーニングだけじゃ無理だと思うけどな

644 デフォルトの名無しさん

>>641

高校で習うレベルの話なのに30年やってると自慢げに言われてもなぁ

それじゃ広義の意味での人工知能については大体の人間が経験者だという話になるな

それでいいなら気にせず胸張って自慢すればいいよ

645 デフォルトの名無しさん

>>643

馬鹿丸出し

648 デフォルトの名無しさん

>>645

反論もできないお馬鹿ちゃん

661 デフォルトの名無しさん

>>648

GGRKS

669 デフォルトの名無しさん

流行、目的に合わせた絵は描ける

名画の特徴を見つけ出してどの程度その特徴に合致するか数字を出せる

671 デフォルトの名無しさん

>>669

名画ってどんなの?

680 デフォルトの名無しさん

>>671

なにが知りたいのかよくわからない

俺が名画だと思えばそれが俺にとっての名画となる

685 デフォルトの名無しさん

>>680

あなたにとっての名画は他人にとっては名画かどうかわからない

AIにとっても名画かどうかわからない

AIに名画と判定されてもあなたにとっては名画かどうかわからない

意味あるの?

874 デフォルトの名無しさん

正規表現なんてディープラーニングで作ったらすげえおもしろそうだな。

875 デフォルトの名無しさん

>>874

面白そうならやってみたら良いよ

877 デフォルトの名無しさん

>>875結構簡単に行けるんじゃないか?

メタ文字を含んだランダムな文字列と、

それにマッチする文字列のセットを生成する。

ニューラルネットに「メタ文字の使い方」だけを教え込む。

「メタ文字の意味、動作の定義」一切なしにニューラルネットは

メタ文字の性質だけをを覚える。

複数の評価結果文字列をニューラルネットに与えてやれば、

それら全てにマッチする可能性の高い正規表現を教えてくれる。

正規表現と評価結果のセットは簡単に作れることが最大のポイントかな。

この内容でなんか盲点みたいなのってあるかな。

878 デフォルトの名無しさん

>>877

やってみたら?

900 デフォルトの名無しさん

茶と尿の区別も出来ない民族ですし

901 デフォルトの名無しさん

>>900

アスカは無事釈放されたか?

元スレ

ディープラーニング
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1457792560

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