10/05/11 23:37:03
連想記憶ってのはようは
例えば整数値1....10000なんてのがあったらこれを00～0.1に置き換える問題で
ただし尺度は可変だからn/10000なんて単純な式じゃない
例えば0.3～0.4は200～1000だけど0.4～0.5は1000～1010なんてことが起こせる関数の総称だよ
XOR問題は特殊でこれにさらに前後入れ替え作用まで引き起こせる関数の実証に使われる
ただのデータベースはn/10000だからＮＮじゃない
896:デフォルトの名無しさん
10/05/11 23:50:07
>>891
そりゃ解いたのが誰だかしらないが解いた気になってるとしたら相当あほなんだろ
気づかずにただ道順の総パターンの記憶装置を作っただけだと思うがね
897:デフォルトの名無しさん
10/05/12 00:18:18
>>896
いやおまえが馬鹿だ
解法あるのにさ
898:デフォルトの名無しさん
10/05/12 01:43:10
>>897
総当たり以外に解法があるのか？まじで？教えてｗ
899:デフォルトの名無しさん
10/05/12 01:47:09
>>897
もしそれが本当なら最短経路探索にも解法が存在することになって
これはかなり実用的なものだぞ
900:デフォルトの名無しさん
10/05/12 01:55:17
「解法」って何の事なんだろうね
901:デフォルトの名無しさん
10/05/12 01:58:12
>>900
知らないが、総当りで得ものはＮＮではないといい続けてるから
>>897の言う解法はそういう意味ではなく、純粋に多項式で解く方法を意味して言ってるんだろ思ったんだが
アルゴリズムを高速化しただけの近似解法はただの総当たりなんでこれも違うだろうし
902:デフォルトの名無しさん
10/05/12 01:59:08
総当りでやるものは
903:デフォルトの名無しさん
10/05/12 02:40:49
ホップフィールドで、巡回セールスマン問題は解ける(もちろん、決定的な解じゃなく、総当たりで)
ルービックキューブはNN使って総当たりで解け無いの？
904:デフォルトの名無しさん
10/05/12 02:53:22
キューブの解法
っURLﾘﾝｸ(www.google.co.jp)
NNとは本来多項式等でもしかしたら解けるかもしれないものの、どんな多項式で解けばいいのか分かっていない対象をNNによってブラックボックス化することで多項式の代わりとするもの。
それ以上のことをNNに求めてる人は夢見がちなのかただの無知なのかどっちよ？
極端な話、一部の人が言ってる「ただのデータベース」です。
NNスレでNNの定義から始めないと各々の認識が違いすぎるっぽいな……
>>890
出てる学部が違うのかな、NNの成り立ちと混ざってるのかな、どっちか分からないけどダウト。
>>896
ググッた記事読んだ感じだと、そのただのあほのようだぞ？ AIと名乗っているのはルールベースっぽい。それ以上はわからんかった。
>>899
NNが解法です（ｷﾘｯってことか？
905:デフォルトの名無しさん
10/05/12 04:49:40
もうだれかやってみろよ
906:デフォルトの名無しさん
10/05/12 04:59:23
>>984
>>NNによってブラックボックス化することで多項式の代わりとするもの。
ずっとそう言ってんだけど
だから多項式解法が存在しないものにＮＮを使う意味がないと
仮に使ってもそれはＮＮの本来の使われ方じゃないからＮＮじゃなくなると
正確にはただのデータベースとしても使える
多項式を記憶出来るから当然線形問題も記憶出来る
だけどそれはわざわざＮＮでやる話ではないというだけのこと
907:デフォルトの名無しさん
10/05/12 05:17:46
なんかよく分からなくなってきた
ホップフィールドネットワークで解く巡回セールスマン問題は多項式解法なの？
908:デフォルトの名無しさん
10/05/12 05:27:17
なんかルービックキューブの解法の場合は、プログラムする側が「次の手順が分かっていなければ」次の状態を記憶することができないみたいだね
人間がこれだ！という手順を知らなくても発見的に次の手順を見つけるNNは構成できないわけだ
909:デフォルトの名無しさん
10/05/12 06:09:39
俺も>>908みたいな話だと思っていた
TSP（巡回セールスマン問題）で例えると、最短の経路を求めるために相互結合NNを使って、最短の経路を求める（近似解ではあるが）
ルービックキューブも同じように、解法経路を求めるためにNNを使い経路を求める（どんなNNか分からんがおそらく相互結合型に近いNN）
どちらも共通して言えることは、人間側は解がどのようになるかは分からないってことで、勝手に解を見つけられるNNを作ることはできるか？って話題じゃないのか？
解法を随時記録していくって話じゃなくてさ
910:デフォルトの名無しさん
10/05/12 06:28:16
>>908
プログラマが分かるってのは総当たりチェックして最適解を学習させることと何が違うんだ
>>909
近似解って意味なら出来る場合もあるけど
たぶんその巡回セールス問題のやつは都市数が少なくて近似でもなんでもないんだろうけど
近似解はあくまで近似解でセールス問題もゴールありきだから間違えても問題ないけど
ルービックキューブは間違えると永遠にループしたりどんどん離れていったりするから無理
どれくらいの割合で正解するかは単純にＮＮの記憶容量に依存するだけ
だからやっても面白くもなんともない
911:デフォルトの名無しさん
10/05/12 06:35:29
TSPの場合は解（近似解）が最後に求めることができればそれで終わりだけど
ルービックの場合は解法の経路を求めるから根本的に違うかもしれないけど、
経路をNNで求められたら面白いと思うけどな
912:デフォルトの名無しさん
10/05/12 06:56:46
実時間で計算出来るサイズのＮＮじゃ正解率１％もいかないと予想
913:デフォルトの名無しさん
10/05/12 08:50:05
>>910
ループや離れるから無理ってんならチェスも無理だな。
ユーザが意図的にループさせる手を打ってくる可能性もあるし。
本当にそうなのかな？かな？
914:デフォルトの名無しさん
10/05/12 08:53:58
多項式解法が存在しないものなんて世の中に存在するのか？
多項式解法が証明されているかいないかだけの話だろ。どちらかというとNNよりカオスな話になっちゃうけど。
915:デフォルトの名無しさん
10/05/12 09:15:29
ここでルービックキューブの問題は出来ないって言ってる人に質問。
逆にNNでできることって何？ 具体的に。
○○のようなこと、とかじゃなく○○ができるって言い切りの形で。
ついでに勝手に解を見つけるNNの具体例もあるとありがたい。
どういう状態のNNのことを勝手に解を見つけるNNと言ってるのか分かりやすくなるから。