22/09/26 07:15:05.82 t3EaRO5m0.net
>>498
基本原理はいろいろなところから拝借されてる。微分幾何であったり関数解析であったり。
512:デフォルトの名無しさん
22/09/26 07:33:22.12 aZtaokJP0.net
機械学習に数学はいらないよ
513:デフォルトの名無しさん
22/09/26 07:47:34.29 3GnUmP5EF.net
既存の機械学習ライブラリにデータ突っ込むだけの単なる作業員に数学が不要なのは確かだと思う
514:デフォルトの名無しさん
22/09/26 09:06:59.63 zH0yfUYQ0.net
人間の知能を超える、の定義が曖昧
囲碁AIとか既にシンギュラリティとは言えないのか?
515:デフォルトの名無しさん
22/09/26 09:28:55.90 AhNhQZPdd.net
戦前の軍艦の射撃用方位盤の時点で、射撃用計算の分野では人間を超えてるね
516:デフォルトの名無しさん
22/09/26 09:32:04.27 Fw2A2NLyM.net
何度目だこの話😅
517:デフォルトの名無しさん
22/09/26 21:11:42.26 2fOr0/QY0.net
円周率の計算でも人間を超えてる
518:デフォルトの名無しさん
22/09/26 21:51:47.85 rpUl6zNm0.net
人間を超えている・いない、なんて大して重要な観点ではない
餌も給料も無しで文句言わず24時間働くんだから人間以下の能力でも十分使い物になる
519:デフォルトの名無しさん
22/09/27 03:49:36.65 SAg+35TX0.net
>>506
人間のように学習結果を応用できる強いAIでないと、シンギュラリティは起こらない
囲碁AIは何も発明はできないよ
520:デフォルトの名無しさん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM47-ypze [150.66.125.144 [上級国民]])
[ここ壊れてます] .net
>498
??
521:デフォルトの名無しさん
22/09/27 16:48:01.71 uVq0FR1O0.net
シンギュラリティ
シンギュラリティ（Singularity；技術的特異点）とは、アメリカの発明家で人工知能研究の世界的権威であるレイ・カーツワイル博士らが示した未来予測の概念で、一つの仮説として想定され得る、人工知能（以下AI）が人間の能力を超える時点 や、それにより人間の生活に大きな変化が起こるという概念のことを指しています。
もう少し詳しく説明すると、テクノロジーの加速度的な進化の結果、いずれコンピュータは人間の知能を超える「超知能」を獲得するようになります。そして、人間にはその「超知能」がどのように振る舞うか予測も制御もできず、その甚大な
522:影響によって社会や人々の生活に決定的な変化が起こると考えられているのです。 人間を越えるの定義がない
523:デフォルトの名無しさん
22/09/27 17:57:25.56 mxByOcP10.net
来るきっと来る
524:デフォルトの名無しさん
22/09/27 18:40:06.13 wQSZ5aGf0.net
カーツワイルは有名人だが人工知能研究の世界的権威ではないよ
h-indexで見るとルカンが100。
スタンフォード教授で元Google AIの最高責任者のフェイフェイリーでも100。
日本人だと松尾の50が最高くらい。
つまり、h-index100くらいが世界の最高権威となる。
一方、カーツワイルはそもそも研究発表はほとんどないのでh-indexは20くらいしかない。
カーツワイルはどちらかというとビルゲーツやジョブズみたいな企業人だな
シンギュラリティは専門の研究者がいいだした用途ではなく、
業界の有名人が言い出したマスコミの流行語的な側面が強く、それゆえに反論や論争の的となっている。
525:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0797-5djn [182.171.246.142])
[ここ壊れてます] .net
シンギュラリティを語った文脈では企業人というより思想家の類じゃないか
2001年宇宙の旅で有名なアーサー・C・クラークが衛星通信や軌道エレベーターの実現を確信して作品として発表したのと似たようなものではないかな
526:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b701-JEMU [60.87.158.70])
[ここ壊れてます] .net
世界的権威は俺だからね。
527:デフォルトの名無しさん
22/09/27 21:35:05.68 fQdnHNx50.net
？
528:デフォルトの名無しさん
22/09/27 21:48:24.55 /znjlrSa0.net
>>511
というか、知らないことは知らない、といえる AI はありませんか？
自分が習ってないことは「わかりません」といえる AI は？
529:デフォルトの名無しさん
22/09/27 22:29:08.33 +joc5Asc0.net
知らないことは知らない、と言えない人間も多いよね
530:デフォルトの名無しさん
22/09/27 22:43:55.00 6x+L03Z70.net
>>519
Siriだっけ
すぐわからないとか言うのは
531:デフォルトの名無しさん
22/09/27 23:03:47.61 HVnveqWj0.net
？
532:デフォルトの名無しさん
22/09/28 20:28:11.75 bo06p3I70.net
>>513
人間と同等の創造力や応用力があるコンピュータ、というのが定義だよ
その能力があり、ハードウェアを増やして人間より速く稼働させれば、あとは自動で加速度的に革新が進む
問題は、そんな能力を持つコンピュータの設計方法を誰も思いついていないこと
533:デフォルトの名無しさん
22/09/28 21:10:54.07 BOMDu6HO0.net
>>523
この定義は？
>人間と同等の創造力や応用力があるコンピュータ
534:デフォルトの名無しさん
22/09/29 00:32:33.10 HWwIwn+Q0.net
現在のAIが知能と呼べるものかということについては１年程前にマイケルジョーダンが
発言を行ってAI業界で話題を集めた。
ジョーダンの指摘の内容は現在のAIは極めて限定的な認知力の範囲で有効なものであり
創造性という観点では知性は皆無というものとなる。
つまり、彼の見方ではAIは既知の学習の範囲内において画像認識とか限定的な領域で
人間よりも早く処理をこなせるというだけの存在であり、本質的な意味での知性＝創造性
は皆無に近いことになる。
この発言が注目を集めたのはジョーダンは教師なし学習の分野ではAIのトップ研究者であり、
被引用数では深層学習の父とも言えるルカンを超えるAI学界の頂点にいる研究者となる。
ただ、おそらくあえて言わないだけでルカンやヒントンも同じ見解じゃないかと思う。
もっとも/r/machinelearningとかでのディスカッションだと今更、深層学習を全否定され
てもな、という否定的な意見も多かった。
535:デフォルトの名無しさん
22/09/29 01:44:50.94 gP6ILi1b0.net
？
536:デフォルトの名無しさん
22/09/29 02:09:34.44 A75TDx2R0.net
シンプルに自我を持てる/持てないでええねん
537:デフォルトの名無しさん
22/09/29 02:50:51.47 gP6ILi1b0.net
>>525とりあえず皆に伝わる共用の言葉で語ってください。
特に数学は世界でただ一つの共通語です。
538:デフォルトの名無しさん
22/09/29 02:54:23.08 gP6ILi1b0.net
えらいひとがいったからといってただしいわけではない
539:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b90-UZRN [42.127.222.96])
[ここ壊れてます] .net
>>525
ネタを書くならもっと面白いのをお願いします
540:デフォルトの名無しさん
22/09/29 07:37:20.92 9dbYk4AE0.net
冗談なんだろｗ
541:デフォルトの名無しさん
22/09/29 08:20:41.90 eCXZCLoXr.net
マイケル・ジョーダンというAI研究者がいるのかね
542:デフォルトの名無しさん
22/09/29 14:14:52.77 tnpyjDHqr.net
66歳か
年齢高め
人間の意識とAIの意識のようなものを区別しようとしたら
結局は身体性とかになって
じゃあ各種センサーとモーターでシリアル通信の入出力させてこれも参照したら
何が違うんだって事になる
文脈がどうのと言うならニューラルネットを恒久性の強いものに置き換えるか？
543:デフォルトの名無しさん
22/09/29 17:52:06.81 3+iRfHh/a.net
>>527
シンギュラリティを起こすためには自我は必要ないよ
今までないものを創り出せる能力さえあればいい
そのためには自我が必要、と解明されれば必要になるけど
544:デフォルトの名無しさん
22/09/29 18:01:07.78 8NNAIGLO0.net
BIツールとかエクセルとか書いてあるレベルの求人に落とされる・・・・
545:デフォルトの名無しさん
22/09/29 22:25:45.97 2clVMJp50.net
人間だって自我があるかなんてわからないだろ
哲学的ゾンビみたいな思考実験もあるし
546:デフォルトの名無しさん
22/09/30 00:51:34.87 qun5+YRs0.net
状況を入力して
有効な解、アクションを取れれば
シンギュラリティをクリアでは?
自我とか身体性とか関係あるのか?
547:デフォルトの名無しさん
22/09/30 12:22:48.82 oE0BSGJzr.net
intelのArcがまもなく出るが
pythonで使えるライブラリも無い状況か
cudaそのまま使えるなんてあり得んだろうし
AMDもROCmというのを出しているが利用者少なくて厳しい
ところで2年ほど前に「chainerはRTX2000番台以降のGPUを使えない。
逆にPyTorchは2000番台からしか動かない」と見かけたが
chainerを2000番台で動かした例はあるみたいだし(さすがに3000は開発終了後か)、
PyTorchもドライバのバージョンを守れば動くという話だなあ
548:デフォルトの名無しさん
22/09/30 12:47:57.27 /HVdopIpM.net
tensorflowだと調子いいんじゃなかった？
549:デフォルトの名無しさん
22/09/30 13:38:32.26 oE0BSGJzr.net
しっかりと構造考えながらプログラムするならPyTorchだからなあ
そうこうするうちにRTX4000番台が出てしまう
550:デフォルトの名無しさん
22/10/03 07:58:19.34 3OKdXKbm0.net
Pytorchはネットワークの出力サイズをみまちま確認しながら書けるのが好き
551:デフォルトの名無しさん
22/10/03 18:39:22.03 lndyBnH50.net
統計、機械学習と書いてある求人でも環境がととのってなくて、
SQL，データ加工のハードスキルが必要と、あとBIｗ。データ加工ノックやったくらいと言ったけど反応は微妙だった・・・
552:デフォルトの名無しさん
22/10/03 19:48:28.91 K49WPwaj0.net
blwてなに？
553:デフォルトの名無しさん
22/10/03 21:36:24.42 Ot3gEL5c0.net
ビジネスインテリジェンス
554:デフォルトの名無しさん
22/10/03 22:19:34.39 SDpE8rM+a.net
ryzenのノート買おうと思うんだけどAPUでもgputensor使えますか？
ググるとrocmとかいうのを使える？
555:デフォルトの名無しさん
22/10/03 22:27:37.59 SDpE8rM+a.net
ryzen7 6800uです
556:デフォルトの名無しさん
22/10/04 02:40:17.18 7+jzy9KN0.net
>>543
557:読みにくすぎすまんｗBIツール。 データ解析を使うのは統計学を学んだ人だけではないのでごくごく自然な流れなんでしょうね。
558:デフォルトの名無しさん
22/10/04 14:27:31.32 NyT7w/pB0.net
lstmてrnnなの？
559:デフォルトの名無しさん
22/10/04 19:19:29.40 vB1FZx7X0.net
yes
560:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff2d-mFhn [133.218.31.229])
[ここ壊れてます] .net
グリッドサーチ使って最適化しようとしたら
なんだか知らんがfitの所でエラーが出る
第一引数の特徴量の次元構造は2次元配列を渡しているのだが
それが駄目らしい(もちろんKNeighborsたrandamforestやMLPC単独でfitさせると
問題は生じない)
グリッドサーチ エラー等でググっても分からなかったから
グリッドサーチ的な物をスクラッチしようとしたら配列*配列*配列・・な総当りのプログラム書くのも
結構大変だ
なんだかんだ2日掛かった
561:デフォルトの名無しさん
22/10/06 11:13:15.37 KfTleoYi0.net
これからは量子コンピュータだぜｗ
562:デフォルトの名無しさん
22/10/06 12:59:00.16 V4vaPl9+d.net
ないない。。
日本政府が騙されて量子アニーリングに投資する限りは発展しない。
563:デフォルトの名無しさん
22/10/06 13:03:15.02 KfTleoYi0.net
ネタ、量子コンピュータは既に作られている、量産化されかどうかは知らんけどｗ
564:デフォルトの名無しさん
22/10/06 13:05:31.27 KfTleoYi0.net
よりよい未来のために今、量子へのアクセスを拡大
URLﾘﾝｸ(cloud.google.com)
565:デフォルトの名無しさん
22/10/06 13:12:37.60 KfTleoYi0.net
D-WAVE
URLﾘﾝｸ(dwavejapan.com)
566:デフォルトの名無しさん
22/10/06 13:41:15.83 aol1S20z0.net
[0,[1,[2,[3,[4,[5]]]]]みたいな形をしたデータがあるのですが、もっと賢いデータ形式はありませんか？
データ出力しても見ててわかりにくいです
567:デフォルトの名無しさん
22/10/06 14:08:34.42 V4vaPl9+d.net
だから量子アニーリングはまがい物っていうてるやん。政府は騙されて投資してしまったけど、ゲートウェイ方式に転換しない限りは発展しないだろうね。
568:デフォルトの名無しさん
22/10/06 14:46:27.85 +TF3xkSVa.net
ハイパラチューって現場だとどうやってるんですか？
全数探索、ランダム、ベイジアン最適化？
optuna使うだけ？
569:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ efe2-0qRf [39.111.143.242])
[ここ壊れてます] .net
googleとかは自腹でやってるのに、NECだか日立だかポンコツ共は量子補助金のおねだり、トンネル効果で量子コンピュータと何の関係もないゴミの餌に
570:デフォルトの名無しさん
22/10/06 15:50:44.09 KfTleoYi0.net
ロナルド@デルフト大学VS西森@東工大
571:デフォルトの名無しさん
22/10/06 17:03:50.45 KfTleoYi0.net
量子コンピュータの現状と機械学習への応用
URLﾘﾝｸ(www.soumu.go.jp)
572:デフォルトの名無しさん
22/10/06 17:10:49.71 KfTleoYi0.net
IBM Quantum machine learning
URLﾘﾝｸ(qiskit.org)
573:デフォルトの名無しさん
22/10/06 18:32:43.33 Q0rqE4kk0.net
そもそも理論的に解の妥当性の補償もない量子アニーリングに投資する輩がマジ信じられん。
少し調べたが最近はD-waveってベンチャー、アニーリングに見切りつけたようで。
URLﾘﾝｸ(blueqat.com)
574:デフォルトの名無しさん
22/10/06 18:40:54.86 Q0rqE4kk0.net
今現在、日本政府が投資してるのは量子アニーリングっていうまがい物。
つまり日本で量子コンピュータなんて発展しなす。
575:デフォルトの名無しさん
22/10/06 20:14:58.00 kMmI3nWha.net
JTCなんてどこも先
576:進的なことやってると謳いながら国にベッタリの補助金漬けだというのは周知の事実
577:デフォルトの名無しさん
22/10/06 20:20:05.21 Q0rqE4kk0.net
知的財産の用語の一つに『阻害要因』という言葉があるんだけど、ここまで綺麗に日本の技術発展を阻害している技術要因()ってなかなかないよね。
578:デフォルトの名無しさん
22/10/06 23:50:07.31 KfTleoYi0.net
>>564
シミュレーテッド アニーリングはNNの方法
579:デフォルトの名無しさん
22/10/06 23:51:17.53 KfTleoYi0.net
>>563
DLにも解が常に求まる保証はない
580:デフォルトの名無しさん
22/10/07 00:08:47.44 PRT+mOBl0.net
>>567
？、、えと‥。どこから突っ込めばよいのやら。
スレ違いの発言となりますが量子コンピュータは機械学習ではありません。
コンピュータは確定論でなければいけません。NNと一種ならばなおのこと一般向けとして使用してはいけませんね。
581:デフォルトの名無しさん
22/10/07 00:18:56.77 pQf1N7Z90.net
続きは量子コンピュータスレで
582:デフォルトの名無しさん
22/10/07 00:24:14.98 4hVmjE6Y0.net
まあ量子アニーリングは提唱されている方々の解説にかなり問題があるように見える。
出版されている本のレビューとか見てると、よくもまあ簡単な言葉に騙されている人が多いなと。
583:デフォルトの名無しさん
22/10/07 00:29:08.63 4hVmjE6Y0.net
ビジネスとしては見倣うべきか？
584:デフォルトの名無しさん
22/10/07 10:00:07.34 BKVIyvfB0.net
>>563
d-waveには当時からかなり懐疑的な視線が向けられてたような
むしろ日本は先を越された、彼らを追い返したnecは駄目だ、とかいう言及があったはず
585:デフォルトの名無しさん
22/10/07 19:47:12.31 4hVmjE6Y0.net
そうですね。d-waveがゲートウェイ方式に傾いたことで今後はご察し
富士通も日立もNECどうするだろう？
いずれの量子A研究グループも現在ほぼ成果が出てないのではないかな？
私は彼らの普段の仕事を何も知らないが量子Aで何も結果が残せないことを数学は保証する。見積甘すぎ
586:デフォルトの名無しさん
22/10/07 19:47:33.35 CNFz94QBa.net
焼きなまし法ってボルツマンマシンとかと同じでしょ？
なんでそんなものが取り上げられたのかよくわからん
量子ゲートも誤り訂正が実質無理なので実用は遥か先というか
何らかのブレイクスルーが起きないと無理
587:デフォルトの名無しさん
22/10/07 19:56:04.22 4hVmjE6Y0.net
そうですね。ボルツマンモデルが近いですね。
また東工大の偉い人曰く、きょくしょかいからほかのきょくしょかいへとんねるこうかですりぬけるだそうな。
意味不明。
588:デフォルトの名無しさん
22/10/07 20:01:17.27 pQf1N7Z90.net
>>575
Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images
URLﾘﾝｸ(ieeexplore.ieee.org)
589:デフォルトの名無しさん
22/10/07 20:03:33.83 4hVmjE6Y0.net
>>577
ああ、はい。
第一原理の理論ではないですね。
意味わかる？
590:デフォルトの名無しさん
22/10/07 20:21:10.18 pQf1N7Z90.net
>>578
SAの論文を示したんだ意味わかる？
591:デフォルトの名無しさん
22/10/07 20:21:51.02 pQf1N7Z90.net
>>578
第一原理とは？
592:デフォルトの名無しさん
22/10/07 20:35:30.12 4hVmjE6Y0.net
>>580
物理法則の根本となる仮定の部分。
URLﾘﾝｸ(ja.m.wikipedia.org)
例えばギブスエネルギーであれば、『状態和を表す物理量はf(x+y)＝f(x)*f(y)という形を持っている』という仮定がある。
f(x+y)＝f(x)*f(y)は物理現象として真ですか？
593:デフォルトの名無しさん
22/10/07 20:36:15.84 pQf1N7Z90.net
>>581
wikiは当てにならない
594:デフォルトの名無しさん
22/10/07 20:41:05.26 4hVmjE6Y0.net
>>582では581の本文を変えましょう
第一原理とは自然科学の物理法則の根本となる仮定の部分。その仮定を真としたとき、その仮定から演繹された現象は全て真である。
例えばギブスエネルギーであれば、『状態和を表す物理量はf(x+y)＝f(x)*f(y)という形を持っている』という仮定がある。
>>580もう一度問いますが
f(x+y)＝f(x)*f(y)は物理現象として真ですか？
595:デフォルトの名無しさん
22/10/07 20:48:48.81 pQf1N7Z90.net
>>578
ところで何で第一原理を持ち出したんだ？
596:デフォルトの名無しさん
22/10/07 20:52:44.07 pQf1N7Z90.net
>>583
物理で第一原理と言えば
物質の多体のシュレディンガー方程式を近似によらずなるべくそのまま解くこと
だが
597:デフォルトの名無しさん
22/10/07 21:01:26.86 pQf1N7Z90.net
忖度して言うと
量子コンピュータで解く問題に対して、それを量子力学の多体問題として翻訳して、それをそのままで解くこと
てな感じかな、知らんけどｗ
598:デフォルトの名無しさん
22/10/07 21:20:01.01 4hVmjE6Y0.net
ん？なんかwiki避けたら変な方向に行ってるな。
違いますよ。量子の問題とは関係なく『第一原理』という言葉は>>583の意味を指します。シュレディンガー方程式の多体問題を解くシミュレーションは『第一原理バンド計算』と正式には分類されます。
ここで第一原理を取り上げたのは
量子Aの原理が第一原理を無視った原理であるためです。
まーたく解の保証はないのに日本の企業お馬鹿さんたちは、量子Aの簡便なモデルに取り憑かれ無駄なお金を投資してるというわけです。
599:デフォルトの名無しさん
22/10/07 21:25:58.28 pQf1N7Z90.net
馬鹿の壁 終了
600:デフォルトの名無しさん
22/10/07 21:33:19.40 pQf1N7Z90.net
言い換えるとからかっただけ
601:デフォルトの名無しさん
22/10/07 22:08:12.31 pQf1N7Z90.net
多体のスピン系の話
602:デフォルトの名無しさん
22/10/07 22:26:26.31 pQf1N7Z90.net
平均場近似以上の解を求めるということか、ニールセンも第10版だしね
603:デフォルトの名無しさん
22/10/07 23:18:56.62 pQf1N7Z90.net
計算機の世界、悪貨が良貨を駆逐する、シリコンが生き残る、分からないｗ
604:デフォルトの名無しさん
22/10/08 06:18:14.25 jOLU688EH.net
馬鹿が連投してただの糞スレになったな
605:デフォルトの名無しさん
22/10/08 10:25:26.36 KaiIk1Xk0.net
ゲート型はプログラムごとに論路回路を作るｗ
606:デフォルトの名無しさん
22/10/08 12:11:48.47 KaiIk1Xk0.net
俺は、続きは量子力学スレで、と言ったんだがｗ
607:デフォルトの名無しさん
22/10/08 12:35:36.92 yyZ+BMrv0.net
midjourneyを素人にどう説明すりゃいいの？
608:デフォルトの名無しさん
22/10/08 22:17:10.03 i7TXyGNRd.net
役に立つことあるかなと思って2年ぐらいこのスレ見てたけど皆無でしたw
609:デフォルトの名無しさん
22/10/08 22:24:20.46 KaiIk1Xk0.net
お前の書き込みもなｗ
610:デフォルトの名無しさん
22/10/09 01:01:56.06 9ImDgsuy0.net
ここに書き込むのなんか全員サワリだけのワナビーでしよ
611:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9689-kHT+ [39.111.228.181])
[ここ壊れてます] .net
チラシの落書きに何を期待する、という見方
何をしたいのか分からないのか、という見方
・・・
612:デフォルトの名無しさん
22/10/09 12:16:08.76 tY6KZ2lI0.net
synthesizer vてなんであんなに品質高いの？
613:デフォルトの名無しさん
22/10/10 09:19:08.37 lW2nTNyC0.net
一ヶ月もかけて書いた独自アルゴリズムがちゃんと動作するか気になって
どうしても実行中のkaggleのカーネルから目が離せない
すごく無駄な時間なのに目が離せない
614:デフォルトの名無しさん
22/10/10 09:20:35.35 lW2nTNyC0.net
マジでどうすればいいんだろう
みんな、実行時間が2時間を超える処理の実行結果が気になって
別の作業が手につかない時にどうやって頭を切り替えてる？
615:デフォルトの名無しさん
22/10/10 10:40:31.99 C9XaDRaS0.net
熱いコーヒーを飲む
616:デフォルトの名無しさん
22/10/10 11:58:30.96 7gBnEc2D0.net
寝る
617:デフォルトの名無しさん
22/10/12 07:25:28.61 SmnzTN2xH.net
Windows Updateが動くたびにVSCodeのウインドウが落ちる
618:デフォルトの名無しさん
[ここ壊れてます] .net
>>603
いったんオナニーでスッキリ
619:デフォルトの名無しさん
22/10/17 00:39:50.36 EIHjNblk0.net
外付けGPUではゲームは出来るが深層学習は出来ない、って聞いていたし信じ込んでいたのだが、
今ちょっと調べたら成功している例がちらほらというか
勝間和代氏が成功してるんじゃないのｗ
もちろんスピードは落ちるけど
620:デフォルトの名無しさん
22/10/17 10:14:42.05 DIX4RQTnM.net
あの人でもできるんだﾍｰ
621:デフォルトの名無しさん
22/10/19 02:58:02.81 JPvx4Nee.net
画像認識の練習として、４文字のひらがな画像認証キャプチャー突破に挑戦してみたのですがあっさりほぼ１００％認証できました
ですが・・
ノイズのかかったキャプチャーに挑戦してみたところ急に段違いの難易度になりました
こういうのです
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
さすがにこういう、ノイズも文字の一部に見えないこともない、みたいなやつだと難しいですよね？
何か良いアイデアはありますでしょうか
練習で足止めされるのも嫌なのでもう諦めて次行こうかなとも思ってます
622:デフォルトの名無しさん
22/10/19 08:09:01.36 dksue1xmH.net
学習データ増やすしかないんじゃないの
623:デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM7f-EU0r [153.234.184.241])
22/10/19 09:12:00.69 .net
それを感があるのが楽しいと思うんだけど😅
624:デフォルトの名無しさん
22/10/19 10:40:03.06 JPvx4Nee.net
一応やったのは
・正解データに近い”ノイズ＋４文字ひらがな”キャプチャを生成する
・50px×50pxで一文字ずつ分割
みたいなのを１万枚（×４）くらいです
思ってた以上に、前処理で手こずりました・・
ざっくり直面した問題は
・一文字をしきい値で座標で区切ると、隣の文字が微妙にかぶる
・キーとノイズのしきい値が区別できないのでノイズがキレイに取り切れない（たとえば、”は”のバックに取り切れなかったヨコ線ノイズがあると”ほ”に見える）
たぶんこの部分をクリアできたら行けそうな気がします
やれることを考えると
・ある程度は「一文字がどの座標から始まるか」「一文字の間隔」に規則性があるので
ざっくり一文字を区切り、４隅の独立したノイズを文字ごと消す
・”は”や”ほ”、”に”や”た”など、ノイズにより二面性三面性を現すキーを洗い出す
・一文字ずつの特徴量を算出する
くらいかなと画策してます
あとは上とは別のアプローチで、そもそもペアデータレスな拡散モデルでどうにかできるか考えています
625:デフォルトの名無しさん
22/10/19 21:44:59.22 KdBl77waH.net
機械学習じゃなくて、もはやアルゴだな
626:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b710-Jwni [114.163.141.1])
22/10/20 00:24:26.37 7Dzkrm7g0.net
人為的になんとかしようと考えた時点で‥完
627:デフォルトの名無しさん
22/10/20 01:14:15.50 y3K9DSVg.net
深層強化学習だとエサを与えるわけですが
それって人為的ぽくないすか？
628:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b710-Jwni [114.163.141.1])
22/10/20 01:25:07.01 7Dzkrm7g0.net
人の性質として先々の限界が見えてしまう‥‥
629:デフォルトの名無しさん
22/10/20 01:29:11.00 10va8QHp.net
うーん・・チューリングテスト不合格
630:デフォルトの名無しさん
22/10/20 09:23:06.15 vWHP35QB0.net
在イランアメリカ大使館人質事件か
631:デフォルトの名無しさん
22/10/20 15:32:04.75 nCDkhQbq0.net
前処理で特定のパターン排除の意図的な処理を加えるとバイアス
632:が生じる それで処理が通ったとしてもそれで処理可能なのは、ある特定のパターンの画像のみとなるからね これをやると特定のパターンごとのルールが必要な80年代のルールベースのエキスパートシステムみたいになる。
633:デフォルトの名無しさん
22/10/20 17:08:08.32 y3K9DSVg.net
４文字ひらかなキャプチャの例でいくと
強化学習の過程で、正解のご褒美与えるタイミングのルールってほぼ無し？
５０音×５０×５０×５０の確率で正解
だけだとめちゃくちゃ時間掛かりそうな気がする
「画像のこの部分から探してね」「薄かったり途切れすぎなやつは文字じゃないぞ」
みたいなヒントを与えるのも強化学習的には好ましくないってことかな
まずは、先頭の文字っぽい場所だけ当てたら褒めて学習終了
つぎのステップは、先頭の文字をドンピシャで当てたら褒めて学習終了
ってやれば少なくとも先頭の文字は行けそうだけど
これも作為的だよね
２番目、３番目であろうがどこから当てても、当てたら褒めてエサを与えて
ヒントは与えずひたすら見守る
だと思うけどめっちゃ時間かかりそう・・
634:デフォルトの名無しさん
22/10/20 17:47:27.46 C0rWwrYjH.net
機械学習とは、強化学習とは、いったい何なのかをよく考えたほうがいい
635:デフォルトの名無しさん
22/10/20 18:07:00.04 vWHP35QB0.net
何なの？
636:デフォルトの名無しさん
22/10/20 18:31:34.54 dmMoNXzSH.net
睡眠学習ってのもあったな
637:デフォルトの名無しさん
22/10/20 20:24:21.79 eJ25/7hpr.net
>>610
興味があるのですが、このCaptchaはどのライブラリですか？
638:デフォルトの名無しさん
22/10/21 07:36:36.52 lm/rriCTM.net
機械じゃなくて貴方が学習するのよ
639:デフォルトの名無しさん
22/10/21 09:35:08.54 3/vGG0lo0.net
学習には十分な睡眠が必要
640:デフォルトの名無しさん
22/10/21 10:35:18.11 Tw/sZfwtH.net
あんまりあれこれ親が手出しすると、子供は学習する気なくなるよな
641:デフォルトの名無しさん
22/10/21 11:44:14.98 Tq12a2Z+d.net
>>621
>>617
642:デフォルトの名無しさん
22/10/21 16:17:05.29 8wxWObRUa.net
お30GBになったの
643:デフォルトの名無しさん
22/10/21 20:11:23.21 ntxXNdDt0.net
>>614
俺だったら四文字を通常生成したとき
背景の色を各文字ごとに大きく変化させて
それから文字の歪みとかを加える
そしたら文字の背景色を教師データとして
各文字の範囲を特定させるのを学習させる
644:デフォルトの名無しさん
22/10/21 22:19:21.05 3/vGG0lo0.net
おま〇こ
645:デフォルトの名無しさん
22/10/22 19:38:12.00 fXIBwKIld.net
「AIが人間をロックし正確に狙う機関銃...」イスラエルが開発、パレスチナ難民キャンプに配備した [朝一から閉店までφ★]
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板)
646:デフォルトの名無しさん
22/10/23 00:05:16.12 WBpEkeHj0.net
特定の人はゴリラと間違われて認識しないパターンありそうだな
マイナス面もあればプラス面もある
647:デフォルトの名無しさん
22/10/23 04:19:53.48 5croyCwd0.net
>>621
割と提案の方法でいいと思うけどな。強化学習って子供育てるみたいなもんだから
648:デフォルトの名無しさん
22/10/23 09:10:37.36 ft8JtfId0.net
アメとムチｗ
649:デフォルトの名無しさん
22/10/23 09:24:59.91 Aq7REWh9H.net
強化学習の意味が違うような
650:デフォルトの名無しさん
22/10/23 11:28:53.26 X/EM3gMwd.net
強化合宿w
651:デフォルトの名無しさん
22/10/23 11:36:46.70 ft8JtfId0.net
コロラ�
652:hで毎日50km走だ
653:デフォルトの名無しさん
22/10/23 17:21:04.79 JkSgqX5w0.net
まあダメ出しばっか、褒めてばっかじゃどうしてうまくいかないかは説明できるところはあるわなw
654:デフォルトの名無しさん
22/10/24 10:23:38.71 DN1lvpUcM.net
洗濯物畳みマシーンがここまできたぞ😅
URLﾘﾝｸ(www.popsci.com)
655:デフォルトの名無しさん
22/10/24 11:01:28.85 eEV/ea+o0.net
俺は適当に折ってから丸めて筒状にしてる。収納するのが楽。
656:デフォルトの名無しさん
22/10/25 16:40:59.86 zPIzEYg30.net
オセロの強化学習をしてるんだけど、
自己対戦をしているときに突然グラボのファンが回りだすことがしばしばある
チェックしてみるとグラボが認識されなくなっていて、仕方なく再起動するはめに
原因わかる人いる？
657:デフォルトの名無しさん
22/10/25 17:37:44.95 u2q/3a270.net
松島の呪い
658:デフォルトの名無しさん
22/10/25 18:53:24.86 iXSi4M2k0.net
熱暴走
659:デフォルトの名無しさん
22/10/26 11:03:05.86 yIZhftHRd.net
熱ですね。グラボの使用率要確認。
100%いってたら負荷が限界。
660:デフォルトの名無しさん
22/10/26 11:25:46.80 TaIxnEJu0.net
まさか熱暴走がわからない奴は今時いないだろ
661:デフォルトの名無しさん
22/10/26 11:40:12.75 NPv1EL700.net
競馬予想に機械学習を用いているのだが
競馬サイトから38万件のデータを取得
18項目の特徴量を抽出してデータクレンジングを行った
ターゲットとなる順位(1-3位を0、それ以外は1)、過去３走のスピード指数(西田式)、斤量、騎手名(ダミー変数化)、過去３走の平均順位、過去の総賞金額
距離、芝/ダ、馬場、性別、馬齢、馬体重、体重増減など
ｋ近傍法で機械学習させたら
正答率57%になった
1/2はランダムで50%だから当てずっぽうにやった場合より7%程度精度が上がってる計算
だが、そこらの競馬好きのおっさんでもこれぐらいは当てれそう
スクレイピングして大量データを機械学習に掛けましたってだけではそんなに精度上がらんのね
ある程度まとまった量のデータがあるならディープラーニング等で教師なし学習した方がいいんかな
それから一括でfitさせるよりはループ処理を用いてレースごとにfitさせた方がいい気がするんだが
モデルによりfitが初期化されたりされなかったりするらしいので仕様を知っておく必要がある
662:デフォルトの名無しさん
22/10/26 11:42:54.30 TaIxnEJu0.net
儲かるのか？
663:デフォルトの名無しさん
22/10/26 15:29:50.89 /Jbhrlo+a.net
>>648
lightgbm使ってみたら？
テーブルデータはみんなこれ使ってるよ
664:デフォルトの名無しさん
22/10/26 17:55:15.84 D5ZEh2Zc0.net
そもそも熱暴走する前にファンが回るべきだからなんかおかしいな
挿し直しやドライバの再インストールするとか
665:デフォルトの名無しさん
22/10/27 03:00:12.83 DiyEvfZj0.net
>>649
正答率57%だと理論上は7%分が利益になるじゃない
余談だが、昔読んだ統計学の本で、競馬予想の確率について解説している章があった
その中で大橋巨泉の何十年分の勝ち負けの賞金配分率の結果が紹介されていて
大橋の場合、配分率は80%だったと書いていた。
配分率が80%ということは、100円を賭けた結果のリターンが 80円で
20円の損失を出しいるこということで、勝率に換算すると40%とか
666:そういう値になる。 これはつまり、当時の競馬予想界のトップに居た予想屋でも勝率50%を超えることは 難しいということを示している。 競馬の世界ではその後、2000年台に入ってから株式市場でのインデックスファンド と似た方式で株券を購入する一種の必勝法が考案され、この結果、年間、数十億円 規模の利益を上げる投資家が出現し、競馬の配当金の課税方式をめぐって国税と投資家の 間で複数の裁判が最高裁まで争われる事態に陥った。 機械学習方式に予想を現実世界に応用する実験は、競馬、株式、犯罪防止とかの 領域で試みられてきたが、少なくとも上記の３つの応用例の場合は全て失敗している。 これは予想が現実世界に影響を及ぼすことで現実世界の状況に変化が生じることに起因している。
667:デフォルトの名無しさん
22/10/27 07:01:01.20 XAvnQ9bx0.net
>>652
解説ありがとん
668:デフォルトの名無しさん
22/10/27 07:23:33.38 prGfjbqk0.net
>>652
昨日モデルのパラメーターを色々変えたら正答率75%に大幅改善された
更にグリッドサーチにかけて様々なモデル、パラメーターを
試行し、血統データを入れたりデータの変更などの微調整を加えれば80%超えれそう
それぐらいならリターン100%超えるんじゃないか
669:デフォルトの名無しさん
22/10/27 12:36:27.23 QKN3w3aX0.net
故障
670:デフォルトの名無しさん
22/10/27 18:49:07.98 4BeoNyhQ0.net
短期での勝率云々言われましても‥‥‥‥
671:デフォルトの名無しさん
22/10/27 18:59:22.28 QKN3w3aX0.net
確実に儲かる、という方法を売りつけるほうが儲かる
672:デフォルトの名無しさん
22/10/27 19:04:35.80 4BeoNyhQ0.net
競馬なんて不確定要素多すぎて機械学習やろうとも思わんわ。ダビスタでやってろ
673:デフォルトの名無しさん
22/10/27 20:01:10.64 FHDslQSTd.net
馬は気分次第だからなぁ
674:デフォルトの名無しさん
22/10/28 13:03:45.27 Ydc6iWTC0.net
RTX3000番台はその発売後に3ヶ月かけてようやくpytorchが
6ヶ月かけてやっとtensorflowが対応した、と思っていたのだが
(今から記事を見直すともっと早く(10月末)出来ていたようなのだが、少なくとも2020年後半一杯は
RTX3080でtensorflowが動きましたという記事は無かったような)、
今回はもうpytorchもtensorflow両方とも発売直後からバシバシ動いて
4090は3090の1.3～1.6倍つまり最大でtensorコア数に比例する程度速いですという
当たり前の結果を叩きだしているんだなあ
だが2080tiとのコア数比だとあんまり大したことは無いんだっけ
LHRのせいか
675:デフォルトの名無しさん
22/10/28 16:00:20.73 u3gCatVy0.net
回収率も分かってなさそうｗ
676:デフォルトの名無しさん
22/10/28 16:38:46.69 Q3Joycmh0.net
>>660
4000系と3000系の違いはDPX InstructionsとかDistributed Shared Memoryがサポートされてるかどうか、
それ以外は互換性がある。
おそらく、現行のpytorchは、上記のCUDA Compute Capability 9.0の機能はサポートしておらず
3000系のCUDA CC 8.xの機能セットの範囲で動いている。
この状態では、4000系のアドバンテージは、CUDAコアの数と搭載メモリのアクセス速度と容量の増大分くらいしか見込めない。
3080が登場した際にCUDAの互換性がなくなったのはCUDA sm_86の互換性が3000台に上がった際に仕様変更されたことが原因。
あとLHRの有無は機械学習には影響を及ぼさない（微妙に1コア分の処
677:理負荷くらいは消費するかもしれないが）
678:デフォルトの名無しさん
22/10/28 19:49:56.57 hVn7ndsYH.net
ぶっちゃけ速度倍になっても2か月が1か月になるだけなんだよなあ
もっと指数関数的に速度が上がるブレイクスルーが来てほしい
679:デフォルトの名無しさん
22/10/28 19:55:56.56 rJNv/E9r0.net
どうせくる
680:デフォルトの名無しさん
22/10/28 19:58:36.42 6ugV0KGt0.net
速度倍になりつづけてるなら指数関数的に速度上がってるだろw
681:デフォルトの名無しさん
22/10/29 02:26:37.43 i3wZEwQt0.net
俯瞰すればその通りだけど、時間軸の中に居れば倍になり続けるだけでは？
682:デフォルトの名無しさん
22/10/29 03:22:20.72 k6ZLdF7F0.net
試合前の馬の映像をリアルタイムで見る機能があれば、
動画解析のレース予想が盛り上がりそうだな
683:デフォルトの名無しさん
22/10/29 07:14:03.88 nORTzw/Ld.net
勝ちそうな馬にかけても報酬は少ないってのがなぁ
684:デフォルトの名無しさん
22/10/29 11:03:16.91 +W9Ulup+0.net
>>666
単位時間で倍になり続けることを指数関数的な増加というのだけど、663のいう指数関数的な増加というのはなんのこと？
685:デフォルトの名無しさん
22/10/29 11:23:00.08 XjIz7FWxd.net
y=(2^n)*x と y=x^n で嚙み合っていないんだな
686:デフォルトの名無しさん
22/10/29 11:30:46.72 zJqePqQm0.net
指数関数すら理解していないなら機械学習とかやる前に高校数学からやり直した方が
687:デフォルトの名無しさん
22/10/29 11:33:09.41 33uVICue0.net
横だけど、RTX30からRTX40に上がるのが単位時間だろ、次はRTX50だろうが間隔が一定しているかどうかは知らん
688:デフォルトの名無しさん
22/10/29 11:43:34.84 k6ZLdF7F0.net
指数関数、概念としては理解しているけど、名前と概念が未だに結びつかない
高校時代も数学だけは得意だったんだけど
689:デフォルトの名無しさん
22/10/29 11:50:21.89 33uVICue0.net
対数関数、一次関数、べき乗関数、指数関数のグラフの違いを認識出来れば大丈夫
690:デフォルトの名無しさん
22/10/29 11:53:16.32 lLtzcFDc0.net
エロい人が作ったライブラリ利用するだけだから
数学力は要らんよ
データセット作成したら総当たりで最適化すれば良いだけ
ぶっちゃけモデルのΣとかいっぱい書いてる数式みても訳わからんのだが
分かった所で意味ないし
691:デフォルトの名無しさん
22/10/29 11:55:17.35 33uVICue0.net
さすがにそれではまずいだろｗ
692:デフォルトの名無しさん
22/10/29 12:36:24.28 /ZWL6vnjH.net
指数関数ということに関して叩かれてるけど、言い方が不十分だったから補足する
現状CUDAコアが倍になると速度も倍になるという意味でリニア
だからこれが指数関数的にならないかと思っただけ
693:デフォルトの名無しさん
22/10/29 12:55:34.51 oXwXqQSN0.net
指数関数的言いたいだけちゃうんか😅
694:デフォルトの名無しさん
22/10/29 12:57:37.47 33uVICue0.net
うっかり間違えた、と言えませんｗ
>言い方が不十分
695:デフォルトの名無しさん
22/10/29 13:01:11.74 i3wZEwQt0.net
>>669
時間軸の中に居れば、倍になり続けてるだけで、鼠算式に増えてることが実感できない。
この現象に名前を付けましょう。
696:デフォルトの名無しさん
22/10/29 13:08:09.06 33uVICue0.net
TensorFlowをパソコンソフト感覚で使うｗ
697:デフォルトの名無しさん
22/10/29 13:10:38.96 nORTzw/Ld.net
エクセルでお絵描きするのも結構楽しいぞ
698:デフォルトの名無しさん
22/10/29 13:17:45.73 XjIz7FWxd.net
公比2の等比数列
名前忘れていた
699:デフォルトの名無しさん
22/10/29 15:33:24.17 7s8JoE1j0.net
[39.111.228.181]
110件
こいつのせいでスレの雰囲気悪くなってるよな
700:デフォルトの名無しさん
22/10/29 15:56:49.80 +W9Ulup+0.net
>>677
指数関数的になるメカニズムがありそうな物理的現象がないだろ、強いて言えば量子ゲート式量子コンピュータぐらいか
>>680
単位時間が長いから実感できないだけだろ。
1日ごとにGPUが倍の性能になっていったらさすがに実感できるだろ
機械学習のための数学の知識はあるのかもしれないが一般
701:的な理系の数学・物理の常識がなさすぎて笑えるわ
702:デフォルトの名無しさん
22/10/29 16:18:16.79 33uVICue0.net
ﾜｯﾁｮｲ d6e6-OXP7 [153.166.193.38]くやしいのーｗ
703:デフォルトの名無しさん
22/10/29 17:05:19.26 33uVICue0.net
[182.171.246.142]はポエマーｗ
704:デフォルトの名無しさん
22/10/29 17:56:58.53 qf42wi2A0.net
>>685
指数関数も物理も量子も分かってなさそう
705:デフォルトの名無しさん
22/10/29 20:37:24.43 33uVICue0.net
ゲラゲラ
468 名前：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ e597-MPMO [182.171.246.142])[] 投稿日：2022/09/23(金) 03:50:53.34 ID:uVbpzvWc0
>>451
リー群の性質を持ったリーマン多様体とさとか最近のSFの映像によく使われている印象だし、数学得意なTAはリー群ぐらい勉強してると思うよ。
回転をなんとかうまく制御できないかと考えるとぶち当たる壁だから。
706:デフォルトの名無しさん
22/10/29 21:59:52.23 WNAiiSJa0.net
cudaコア数だけなら国内では未発売のMX570がMXシリーズなのに2000コア達成してるんだなｗ
でもVRAMが小さ過ぎる
これならGTX1660tiあたりの方が深層学習向けならまだ良い、
とは言っても、VRAM8GBないと画像中の物体検出すらあまり精度が期待できないからなあ
一方でRTX3060に8GB版が出来ちゃって、今後はお金は足りないけど中古で12GBのVRAMで出来た！
という選択肢がちょっと減ってしまう(or中古だと販売元に余程確認しないと買うものが8GBか12GBか区別できない)事になる
2060も6GB12GBが混ざってる状態だから、この辺は厄介だな
4080が(デスクトップで)16GBオンリーになりそうなのはちょっと安心したが
それでも3080から4080でCUDAコア数の伸びが少な過ぎる
3090→4090の方は、めっちゃ増えた！って感じだが
4070で12GB、4060で10GBとかになればいいんだが
またどうせ4060で8GBとかになるかなあ
いい加減、モバイル用で6GBもやめて欲しい所ｗ
1070tiだとSLIとかがが使えるが、深層学習をするだけならSLI無しの只の複数挿しでも
VRAMを増やせるしスピードも2倍でなく1.7倍くらいなら行ける！って話がある
それだと中古で物凄く安くなってる1070の2～4枚挿しでいいんじゃね？って人もいる
この位になるとBERTの軽量版とかを使える
1つ画像分類モデルを作るためにはかなりのVRAMが要るが、出来たものはずっと小さなVRAMで良い
だから複数回画像分類モデルを使うプログラムを書くなら個別に作っておいて出来たhdf5ファイルを
複数個、状況に応じて呼び出す(その時にGPUの使用メモリを少しずつ制限しておく)なんてのが
必要な作業もある
707:デフォルトの名無しさん
22/10/30 02:20:37.46 x/wDuRGz0.net
法人向けのQuadro関係に全く触れてない時点でご察し。
708:デフォルトの名無しさん
22/10/30 02:22:42.62 x/wDuRGz0.net
>>690
上には上が存在することを認識せよ
個人には手が出せないだろうけど
709:デフォルトの名無しさん
22/10/30 08:20:09.78 eyxp2a+10.net
長文のポエム
710:デフォルトの名無しさん
22/10/31 20:38:27.97 0Fflhd/i0.net
競馬とか予想できるんですか
711:デフォルトの名無しさん
22/10/31 21:15:17.63 w7Eo6vsj0.net
ギャンブル系は機械学習のような統計学的手法より数理最適化などの手法の方が向いている
712:デフォルトの名無しさん
22/11/01 08:34:22.77 A4tu36V+a.net
ありがとうござ
713:います
714:デフォルトの名無しさん
22/11/01 19:12:48.84 dAamJvza0.net
最近勉強を始めたのですが、自分なりに調べたものの答えを見つけられず
どなたか教えて頂けないでしょうか。
（1）画像に対するアノテーションの作成において、例えば「二匹の犬が写った写真があり、一方の犬にしか犬のタグを付けなかった」とします。
この場合、一方の犬にタグを付けなかったことは学習にどのような影響があるでしょうか。
何も影響がないか、これは犬ではないと否定的に学習されるか、どちらかだと思うのですが。
（2）AccuracyとRecallはどのように使い分けるものでしょうか。
微妙に計算式が異なる事はわかるのですが、使い分け方となるとうまく理解できず...
715:デフォルトの名無しさん
22/11/01 19:25:11.81 Q5Zp9iWc0.net
いい質問
716:デフォルトの名無しさん
22/11/01 21:03:25.38 YJuUJovx0.net
そうだね
717:デフォルトの名無しさん
22/11/01 22:26:13.93 R4DyLg6z0.net
おい答えてやれよ
このスレはポエマーしか居ないのか？
718:デフォルトの名無しさん
22/11/01 22:43:01.56 GOyu3hqP0.net
>>697
(1)は性能に影響が出る
精度、再現率ともに悪化する
(2)は目的による
googleとかの検索結果は精度が高いことが需要
最初の数件に正解があるかどうかが重要だから
網羅的に調べたいときは再現率が重要
経験的に精度と再現率はトレードオフの関係にある
719:デフォルトの名無しさん
22/11/02 00:23:30.71 pVztrnU7a.net
>>697
(1)わからない
ただし転移学習などで既に学習している場合は犬というのを学習している可能性があるので
犬と認識される可能性は高い
(2)
再現率はデータセットに犬を含む画像があって、そのうちどれだけ犬の画像を返せたか
適合率は判定した結果にどれだけ正しい犬の画像が入っているか
例えば1枚だけ判定してそれが犬なら適合率は高くなるが再現率は低い
全てのデータセットを判定すれば再現率は高くなるが適合率は低くなる
これがトレードオフ
720:デフォルトの名無しさん
22/11/02 10:58:45.26 wUk/ONmxM.net
拡散法でテキストは生成できないの？
721:デフォルトの名無しさん
22/11/02 11:28:20.33 9K2508H10.net
>>700
お前が答えろよ
722:デフォルトの名無しさん
22/11/02 19:39:40.10 d827SSNz0.net
>>703
離散的な対象は難しいんじゃないか
723:デフォルトの名無しさん
22/11/02 19:40:53.65 URs0GJ1ta.net
>>703
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)
724:デフォルトの名無しさん
22/11/02 20:01:13.70 JCujtsMq0.net
>>706
あんのかよ！
ありがとう読んでみる
725:デフォルトの名無しさん
22/11/05 13:38:41.24 xHzp3o8u0.net
LGBMって本当にカテゴリの特徴量を読み込みないな
決定木だからカテゴリデータの取り扱いが得意そうねーと思ってると痛い目を見るわ
LGBMで特徴量選択して、NNで学習するアルゴリズムを組んだけど
重要なカテゴリデータを選択から外していて、気づいた時にうおっとなった
726:デフォルトの名無しさん
22/11/09 12:10:24.10 2xZugd6l0.net
インプット：5種類の数値
アウトプット：ABC３種類の数値があるが、そのうち最大のものの種類と数値しか学習時の情報がない
こういう状況の時、どういうモデルを作ればいいでしょうか？
727:デフォルトの名無しさん
22/11/09 13:20:20.42 Mv8mt5oM0.net
A用、B用、C用のモデルを分けて作る
728:デフォルトの名無しさん
22/11/09 13:59:21.67 OgW3ZbqJ0.net
alpha、bravo、charlieだな
729:デフォルトの名無しさん
22/11/14 11:40:01.35 JXaxUwDDM.net
むちむち岡ちゃんが現代の名工で草
日本のデミス・ハサビスだね😅
730:デフォルトの名無しさん
22/11/17 16:13:31.94 vmncA5kF0.net
i
731:ntel extension for pytorchがあればintel arc上で深層学習が動くんだな もうpypiにもcondaにもあると
732:デフォルトの名無しさん
22/11/17 17:42:46.67 wDQ6fMnoa.net
Radeoneで機会学習は難易度高いですか？
733:デフォルトの名無しさん
22/11/17 20:59:44.23 vmncA5kF0.net
>>714
そっちも準備済みみたいですよ
Docker使える
734:デフォルトの名無しさん
22/11/19 11:11:42.97 w+YBHYeV0.net
在○のクソ○ョンは毎日元気に
日本人女性を強姦してるようだね！
統一教会じゃないのか？
735:デフォルトの名無しさん
22/11/25 10:06:24.80 WCYeJ/fB0.net
>>714
いや、むちゃむちゃ難易度高いはずだよ。
まず、普通の環境は、下からNvidia GPU、Nvidiaドライバ、CUDAライブラリ、pytorch/tensorflow
の順で構築されてるが、AMDに変更するとCUDAから下が使えなくなる。
CUDAはNvidia GPUの世代ごとにかなり細かい機能拡張がされていて、最上位のAIプラットフォームは
CUDAの機能ごとにC/C++でインターフェースを組んでる。この部分がNvidiaの囲い込みとしても機能してる。
つまり、最下層をAMDに変更すると既存のpytorch/tensorflowのアプリケーションはほぼ100%動作は動作不能になる。
これまでに開発してきたコード資産を一切捨て去ってAMDに乗り換えるなら別だが、普通はしないだろう。
あと、AMDにはNvidia V100/A100に相当するような機械学習専用GPUが存在してないので
ラージモデルをGPUクラスタを組んで機械学習をやらせるようなAIスーパーコンピューティングみたいな使い方もできない。
つまり基本的な学習環境としては使えるかもしれないが、本格的な業務には使えない。
736:デフォルトの名無しさん
22/11/25 10:52:00.75 aaHeegG70.net
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
何か頑張ってる例
737:デフォルトの名無しさん
22/11/25 14:07:37.40 hHUTqxL+0.net
速度的なメリットはあるの？🤔
738:デフォルトの名無しさん
22/11/26 12:59:03.34 ZUMt9XHn0.net
midjourneyとかがきれいな絵をたくさん出せるのはそれだけ潜在変数の空間が広いってことなの？🤔
739:デフォルトの名無しさん
22/11/26 13:15:33.96 qIhQgfJBM.net
半島からきた奴は外来種と呼ぼう！
おい外来種ども！
日本人女性を強姦しまくって楽しいかね？
日本で平和と豊かさを享受してるくせに
日本で悪事ばかりの外来種！
外来種は半島に帰れ！
外来種どもは抹殺すべし！
740:デフォルトの名無しさん
22/11/26 13:38:01.95 TNyqsXjqa.net
自然言語処理の訓練時のデータセットで、
最もサイズが大きくなるのがone-hotの教師データというのは普通？
時系列の教師データをラベルの配列で保持して、
訓練時のみラベルをone-hotのデータに変換できればメモリを節約できるのに
741:デフォルトの名無しさん
22/11/26 13:52:58.23 TNyqsXjqa.net
自作の損失関数を使って、内部で教師データをラベルからone-hotデータに変換できれば
メモリをだいぶ節約できそうな予感。誰か試したことないかな
742:デフォルトの名無しさん
22/11/26 13:53:46.85 ZUMt9XHn0.net
>>722
既にそうしてると思う
743:デフォルトの名無しさん
22/11/26 14:21:08.54 HY2Xjwvo0.net
ビッグデータ解析をやってる人はいないみたいね
744:デフォルトの名無しさん
22/11/26 14:24:59.42 GHp5Ckmop.net
自分でビッグデータ作って回帰して関数作ってますけど
745:デフォルトの名無しさん
22/11/26 14:38:41.24 izCYIi7E0.net
>>724
ネット上に転がってる程度のコードだと
どれも訓練前にワンホット行列に変換していて、ああメモリ食うな〜と思ってた
製品レベルの話だと普通ということか
746:デフォルトの名無しさん
22/11/26 14:39:35.16 izCYIi7E0.net
製品レベルだと、訓練時にone-hotに変換するのが普通なのかな
でも、その割には適当なツールがないぞ
747:デフォルトの名無しさん
22/11/26 14:42:21.09 izCYIi7E0.net
ちなみに、訓練時とは訓練直前ではなく訓練中
748:デフォルトの名無しさん
22/11/26 14:47:32.37 izCYIi7E0.net
ああ、sparce_matrixとしてデータを保持すればいいんだ…
749:デフォルトの名無しさん
22/11/26 14:52:07.82 HY2Xjwvo0.net
>>726
現実のビッグデータの解析
750:デフォルトの名無しさん
22/11/26 19:30:52.92 3D8WJWn5H.net
自分で作ったデータをビッグデータとは呼ばないだろ
ただの大量のデータなだけで
751:デフォルトの名無しさん
22/11/26 21:56:24.83 izCYIi7E0.net
ビッグウンコ
752:デフォルトの名無しさん
22/11/26 22:46:08.21 HY2Xjwvo0.net
aa不要
753:デフォルトの名無しさん
22/11/27 14:02:12.32 8iOvnAjwM.net
日本の偉人たちは朝鮮人について警鐘を鳴らしてきた
夏目漱石
「朝鮮人に生まれなくて良かった」
伊藤博文
「嘘つき朝鮮人とは関わるな」
吉田松陰
「朝鮮人の意識改革は不可能」
福沢諭吉
「救いようのない民族」
本田宗一郎
「韓国人と関わるな」
ちなみに本田宗一郎はバイク工場を
丸ごと韓国メーカーに取られて
激オコしていた。
754:デフォルトの名無しさん
22/11/27 14:41:43.69 w2O6Zp7A0.net
それホンダに言えるのか？
755:デフォルトの名無しさん
22/11/27 15:29:20.96 8iOvnAjwM.net
国際大会ではおなじみとなった日本人サポーターの試合後の清掃。海外からは称える声が多数上がっているが、日本の一部の識者からは「ただの自己満足 掃除人の仕事を奪ってる」などと指摘されていた。 これに反論したのはエジプト出身で長く日本で活躍するタレントのフィフィだった。 自身のツイッターで「日本サポーターのゴミ拾いに『観客が掃除すると、清掃を業にしている人が失業してしまう』って言ってる人、スタジアムイベントの清掃員の報酬がゴミの量で決まると思ってるのかな…てか、カタールのスタジアムの清掃はボランティアが多いから助かっているのよ、実際に感謝されてるのを知らないのかな」とつづった。
このニュースの問題点は、
『日本の一部の識者』というのが在日韓国人・朝鮮人ということと、
そのことを報道している毎日新聞、TBS、東京新聞は韓国系であるし、朝日新聞とテレ朝は
中国系ということである。
やはり半島系と中国系は皆殺しにするしか日本は正常にならないと思う。
756:デフォルトの名無しさん
22/11/27 15:31:21.23 8iOvnAjwM.net
>>736
ホンダの役員から聞いたことだぞバカw
今では創価のホンダにも半島系社員が増えてきているから、
そのうちホンダは韓国のものだろうな笑笑
757:デフォルトの名無しさん
22/11/27 15:43:03.00 8iOvnAjwM.net
日本人サポーターのゴミひろいを攻撃してる日本人と称している女医さんの顔が、まんま朝鮮人顔なんだが笑笑
758:デフォルトの名無しさん
22/11/27 15:47:31.48 Cbupd0WaM.net
商売敵？
759:デフォルトの名無しさん
22/11/27 16:18:38.18 w2O6Zp7A0.net
>>738
そうじゃなくて電気自働車の電池をサムチョンと組んで開発するらしい、組んでる相手がソニーｗ
URLﾘﾝｸ(blog.evsmart.net)
760:デフォルトの名無しさん
22/11/27 17:09:06.48 w2O6Zp7A0.net
ホンダと韓国LGES、EV用電池の生産会社の設立で合意
URLﾘﾝｸ(xtech.nikkei.com)
LGだった
761:デフォルトの名無しさん
22/11/27 17:27:09.80 HoQge+GJ0.net
一企業の方針なんてどうでもいい
762:デフォルトの名無しさん
22/11/27 18:28:24.74 /NPZUWxP0.net
>>741
ホンダは創価でなければ管理職以上にはなれない。
その創価の信者に半島系がドンドン増えてきて
創価の60%は半島系となった。
元々日本人の創価だったのが半島系となった。
そしてホンダも半島系創価になった。
そういう話だよ。
763:デフォルトの名無しさん
22/11/27 23:46:27.25 tc0pf5Y90.net
スレチ
764:デフォルトの名無しさん
22/11/28 06:18:03.36 95nU4PxXM.net
スレチじゃないんだよね
pythonスレは半島系のクズが常駐してるから。
まじ性格の悪い強姦魔の半島系帰化人w
765:デフォルトの名無しさん
22/11/28 08:07:05.61 GyANGOt10.net
常駐してるの根拠は？
また、常駐する行為を禁止してないが
766:デフォルトの名無しさん
22/11/28 19:55:10.67 edwgQhem0.net
>>737
DNA的に見ると日本人の多くが持っている縄文人、弥生人のY染色体は
元々大陸が繋がっていた中国人にもあるはずだが、、ほとんど無い
これは占領した地域の男を虐殺し、子孫を反映させるってことを長年やって来た結果
日本人と同じタイプの人間は皆殺しにされてしまった臭い
歴史的に見ると日本人がやられる方
767:デフォルトの名無しさん
22/11/28 22:24:33.98 LxTnPf0Or.net
>>748
それ眉唾だぞ
768:デフォルトの名無しさん
22/11/29 00:09:19.15 cKLoi+Hi0.net
ディープラーニングを使った配列解析
URLﾘﾝｸ(japan-medical-ai.github.io)
769:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5910-7E5L [114.163.141.1])
22/11/29 02:00:55.54 qC52e2lk0.net
勝手に誰でも常駐してください
ここは機械の発展を議論する場です
770:デフォルトの名無しさん
22/11/29 06:56:40.00 JT7ImoOT0.net
ソデスネ
771:デフォルトの名無しさん
22/11/29 09:31:39.52 cKLoi+Hi0.net
違うだろ、すし握り機械の議論はしない
>ここは機械の発展を議論する場です
772:デフォルトの名無しさん
22/11/29 11:53:09.97 JT7ImoOT0.net
🤖🍣 🤗
773:デフォルトの名無しさん
22/11/30 00:16:28.41 az62IyNb0.net
レコード数が2億のデータをLSTMで訓練しようとすると
データ数が2億の数十倍で…
あうあうあうって感じになってるわ
774:デフォルトの名無しさん
22/11/30 09:08:24.14 xOeMwjur0.net
それだけデータあるならtransformerのほうが良さげだけど
775:デフォルトの名無しさん
22/11/30 09:13:04.41 MOW7ZIeiH.net
それだけデータがあると、39.111.228.181に言わせればビッグデータになるんだろうなｗｗｗ
776:デフォルトの名無しさん
22/11/30 10:01:36.18 /4YUIYAZ0.net
またお前かｗ
777:デフォルトの名無しさん
22/11/30 19:07:28.20 wc3ly6Pya.net
そりゃビッグデータ超えてビックリデータですな、わーはっはっはー、コラ、誰がうまいこと言えいうたんじゃ、びーっくびくびくびくデータ♪
778:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb7d-mcXv [1.33.234.251])
22/12/01 09:05:40.23 3fGNoP5z0.net
>>756
ありがとう。transformerについて調べて試してみる
779:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 896e-yu8I [138.64.65.65])
22/12/01 10:33:16.43 07vsLu1g0.net
長い系列はlstmのほうが良くなかった？
780:デフォルトの名無しさん
22/12/01 13:16:46.41 hut8tsqaa.net
LSTMはもうオワコンだよ
781:デフォルトの名無しさん
22/12/04 21:45:39.94 /9uAVGgi0.net
データが大きすぎるからファイル分割して保存して、
epoch毎に各ファイルのデータをロードすることにしたけど
再訓練時にlearning rateを変更できるAPIがker
782:asに用意されていない気がする 自作コールバックを作れば解決できるけど そもそもこの機能なんで標準で実装されてないんだろう 需要ないのかな
783:デフォルトの名無しさん
22/12/05 09:36:40.89 RXprp5QQM.net
lrにこだわりがある人は自分で実装したいんじゃない？
784:デフォルトの名無しさん
22/12/05 23:50:35.54 2K5PAduZ0.net
確かに、自作できるように道具はすべて用意されてました
公式ドキュメントが手厚すぎる
785:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ db6e-nkRn [138.64.65.65])
22/12/06 12:18:46.66 P/Xy4mQs0.net
agiぽいことがllmでできるとは想像してなかった
chatgptオモロイね
786:デフォルトの名無しさん
22/12/10 01:37:21.30 x4TdPeVo0.net
IBMの統計ソフトってExcelでは出来ないすごい事でも出来るのですか？
787:デフォルトの名無しさん
22/12/13 10:04:12.09 3/tcGEPI0.net
>>767
情弱過ぎて涙が出てくるな…
統計学の入門書でも読んでみたら？
788:デフォルトの名無しさん
22/12/15 15:04:32.37 2kfje/nt0.net
>>768
はい情弱なんです
統計については全くのチンプンカンプンです
ハイかイイエで答えて頂けると助かるのですが
Excelでやる場合は自分でややこしい関数使って組む必要があるものをSPSSは事前準備無しで使える
ただやろうと思えばExcelでも同じことは出来るのではと考えているのですが
789:デフォルトの名無しさん
22/12/15 16:00:39.84 z7lvhqzWM.net
>>767
できます
790:デフォルトの名無しさん
22/12/15 16:34:20.45 7coHuBPT0.net
SASとかSPSSが下に見られてるのって、意識高いビジネスユーザーとかお金もってる製薬とかにフィットしてぼったくってきたから？
791:デフォルトの名無しさん
22/12/15 16:38:28.73 EGEF5Am20.net
C言語なら何でもできます
792:デフォルトの名無しさん
22/12/15 18:50:59.30 EGEF5Am20.net
ところでSPSSのアルゴリズムは全部分かってるの？
793:デフォルトの名無しさん
22/12/15 19:49:34.78 XVN1N3BK0.net
下に見られるのかどうかは知らないけど、プログラム書けるならPythonかRで基本的なことは出来るから、プログラムが書けない人とは思われるんじゃない？
伝統的にSPSSで分析してきましたみたいな部署や研究室は蓄積があるから選択するのだと思うけど
794:デフォルトの名無しさん
22/12/15 20:01:24.60 IlT5z4QA0.net
でも結局統計学がわからないならエクセルであれなんであれ
自分が何やってるかわからんのではないか？
795:デフォルトの名無しさん
22/12/15 20:13:06.04 t4W4fcW50.net
SPSS・・・プログラミングの知識やスキルが無くても、高度な統計の知識が無くても、GUIで直感的に分析が出来るのでその付加価値の為に高額
つまりこういうことでおk？
796:デフォルトの名無しさん
22/12/15 20:17:32.31 SaYQ/lLy0.net
アリババグループのツァイニャオは提携する運送業者の運行をデータ処理によってコントロールする。
日本における提携企業の日本通運によると、ツァイニャオのデータ処理によって配送費用を3割抑えることに成功しているという。
797:デフォルトの名無しさん
22/12/16 00:31:41.27 oeTzhH1T0.net
統計学の博士号持ってるような人がようやく組み立て使える手法もSPSSならGUIの操作で簡単に可能、みたいな？
それなら確かに価値はありそう
798:デフォルトの名無しさん
22/12/16 13:22:20.03 3hpCig/wM.net
>776
アメリカの製品は押しなべて吹っ掛けているので高額。
計算が間違っているという試練に耐えているので信頼性があるとされる。
799:デフォルトの名無しさん
22/12/16 14:50:52.98 oeTzhH1T0.net
>>779
なるほど
高度な統計分析を自分で行うと色々と計算して行かなくてはいけないのか
企業にとっては神ソフトウェアじゃ�
800:�
801:デフォルトの名無しさん
22/12/16 16:44:40.04 ZjxktDZx0.net
>>778
そんな手法ないぞw
802:デフォルトの名無しさん
22/12/16 16:57:43.22 wIKAyrdi0.net
統計だと最先端付近？の複雑なモデルはstanとかベイズのソフトでやってると思う。多分SASとかからも動かせる。あとは、数学上級民がRとかjuliaでスクラッチしてるのもチラホラ。
803:デフォルトの名無しさん
22/12/16 18:39:01.53 oeTzhH1T0.net
解決しました
要はプログラミングさえできる人はRとPythonでなんでも出来るって事ね
804:デフォルトの名無しさん
22/12/16 20:25:43.62 eXwk1UCR0.net
JMPユーザーはあんまりいないのかな？
機械学習するにはJMP Proじゃないといけないけど。
805:デフォルトの名無しさん
22/12/17 18:45:28.97 ZIYFaRKN0.net
データの「型」がわかれば
どういう手法が使えるかという
一覧表が書籍として出ている
もっともいろいろな「仮定」があるので
何も考えずに使うと意味のない結果が出てくる
ちなみに大多数の世論調査とか
やり方が間違っている
806:デフォルトの名無しさん
22/12/17 19:57:04.10 Gbvz6R4d0.net
>>785
正しい世論調査のやり方はどうするの？
807:デフォルトの名無しさん
22/12/17 20:09:27.68 WIiGfb3y0.net
正規分布に準ずる
って公理なんかおかしくない？
なにこれ
808:デフォルトの名無しさん
22/12/17 21:26:31.38 dtpzodaS0.net
半島系帰化人というのは悪魔だ！
早く抹殺しないと日本がダメになる！
特に30代Pythonクソチョンは
すぐに抹殺すべし！
809:デフォルトの名無しさん
22/12/17 21:44:44.35 ZIYFaRKN0.net
>>786
できない
嘘をつく人と、答えない人がいる以上
正確な測定はできない
810:デフォルトの名無しさん
22/12/17 22:00:03.78 Gbvz6R4d0.net
>>789
できないとは意味が違うぞｗ
>ちなみに大多数の世論調査とかやり方が間違っている
811:デフォルトの名無しさん
22/12/18 17:15:04.48 4T78MPGL0.net
>>789
そういうのを考慮して信頼区間なり何なりを出すのが統計だろｗ
812:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 895f-7jUU [14.10.48.193])
22/12/18 17:25:04.14 W3/VkLQP0.net
世論調査なんて大抵は回答してくれた人の結果をまとめただけだからその時点でバイアスがかかっている
本当に厳密にやるなら回答しなかった人がもし回答していれば何と答えたか、因果推論の分野で言う反事実について検討しなければならない
813:デフォルトの名無しさん
22/12/18 17:32:07.59 WxqnN436a.net
まずはバイアスバリアンスのトレードオフを勉強しような
814:デフォルトの名無しさん
22/12/18 18:04:24.10 jxq2sAR70.net
今の世論調査とか視聴率調査とかは
サンプル数が1000ぐらいだから
もし正確に測定できてしたとしても
誤差が大きい
例えば、視聴率30%とでたら
実際は25%から35%の確率が
95%というに過ぎない
視聴率が2%上がりました
とかは誤差に埋もれる範囲
815:デフォルトの名無しさん
22/12/18 18:23:55.41 jOkKJleE0.net
傾向スコアベースで、アンケートに答えたか答えないかの介入予測の共変量だけで、アンケート内容を補正する式があって驚いた記憶。回帰分析的だと少しは答えなかった方が答えたデータも無いと厳しいと思うので。
816:デフォルトの名無しさん
22/12/18 20:13:12.49 +kGCL3YV0.net
こうやって結論が出ないまま先延ばしになって
議論も法律も倫理も糞くらえで
とにかくデータを集めりゃいいんだと
息巻いて集めまくってるところに負けるんだよね
いや、、負けたのか
817:デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMe6-Z1hy [133.159.148.52])
22/12/18 21:09:44.99 yS5MSdvxM.net
30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
30代Python男を雇うときには
両親と祖父�
818:黷ﾌ戸籍謄本を提出させましょう！
819:デフォルトの名無しさん
22/12/19 11:31:24.12 oPumCSZf0.net
世論調査とは何か？
URLﾘﾝｸ(www.jstage.jst.go.jp)
820:デフォルトの名無しさん
22/12/19 15:10:20.87 jlFaN9oU0.net
SASの存在価値って本格的に無いよね？
RとPythonに比べて全て劣ってない？
SPSSはGUIと利便性に存在価値あるけど
821:デフォルトの名無しさん
22/12/19 17:26:26.97 3t0cuWTWM.net
自分の考えが間違ってないのか知りたいのか？
822:デフォルトの名無しさん
22/12/19 19:43:06.25 OeirGzNO0.net
>>800
そうだよ？
だから質問してるんだけど
823:デフォルトの名無しさん
22/12/19 20:37:24.19 oPumCSZf0.net
スレ●
824:デフォルトの名無しさん
22/12/20 21:34:04.62 z0lLMPAj0.net
30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！
825:デフォルトの名無しさん
22/12/21 18:11:01.89 x5Zrf3okM.net
ai倫理てゴミじゃね？
826:デフォルトの名無しさん
22/12/21 18:13:39.22 x5Zrf3okM.net
黒人がゴリラに認識されたりうまく顔認識されないからって別にアルゴリズムに差別が組み込まれてるわけじゃないし
827:デフォルトの名無しさん
22/12/21 21:30:21.19 tEhFl7FW0.net
それマイクロソフトのAIに言えるのか？
828:デフォルトの名無しさん
22/12/24 03:50:56.92 4FCvHLyZa.net
なんでこんなクソみたいなスレになってるの？
829:デフォルトの名無しさん
22/12/24 06:37:14.82 GCk+MuLO0.net
>>807
39.111.228.181が糞レスを繰り返してるから
830:デフォルトの名無しさん
22/12/24 11:40:50.96 oMtJvVta0.net
こういう素晴らしい書き込みをしなさいｗ
103.163.220.73
36.14.133.245
831:デフォルトの名無しさん
22/12/24 12:27:35.03 prQ1joB90.net
>>805
教師データに差別を組み込んでおいたんだろな。
832:デフォルトの名無しさん
22/12/24 13:30:37.90 JLylWBc6p.net
教師データ？
833:デフォルトの名無しさん
22/12/24 18:06:55.81 9ogLzvY40.net
千葉県住みの39.111をNGにすれば良い訳？
834:デフォルトの名無しさん
22/12/24 21:28:07.55 prQ1joB90.net
技術評論社のステマを無効化する技術が必要。
835:デフォルトの名無しさん
22/12/26 22:20:10.33 IvZMxVOoM.net
30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！
836:デフォルトの名無しさん
22/12/27 09:44:59.27 slMRW5bcM.net
強化学習と教師付き学習の違いてなに？
用意されたサンプルがあるのが教師付き学習？
報酬関数を用意してあってサンプルがないのが強化学習？🤔
837:デフォルトの名無しさん
22/12/27 10:22:09.80 7KqliJyXp.net
ggrks
838:デフォルトの名無しさん
22/12/27 17:21:49.29 DoGEkn70a.net
千葉の彼か
839:デフォルトの名無しさん
22/12/27 22:11:37.42 DoGEkn70a.net
千葉県民の彼
調べたら他のスレでも見かけるんだけどマジでやばい人なの
840:デフォルトの名無しさん
22/12/28 16:19:02.78 wx2BQ76Ga.net
ktkr
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
841:デフォルトの名無しさん
22/12/28 17:15:51.87 cUmYABUS0.net
そんなもの、一橋も作るってさ
842:デフォルトの名無しさん
22/12/29 18:55:57.55 GLElJEiia.net
バーチーの彼
843:デフォルトの名無しさん
23/01/03 07:53:17.40 had+f17N0.net
株のロボアドバイザーてのを調べたら株じゃなくて投資信託を選んでるだけだった😅
844:デフォルトの名無しさん
23/01/04 01:08:15.86 O+gUhHpWM.net
30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！
845:デフォルトの名無しさん
23/01/04 05:59:56.13 1WpODe3T0.net
Tsetlin Machineて聞いたことなかった😅
846:デフォルトの名無しさん
23/01/04 17:10:53.58 L84INvpi0.net
カーネル法やってる奴おる？
847:デフォルトの名無しさん
23/01/05 08:20:34.99 54/3gnIS0.net
kaggleで勝つためにtransformerではなくlstmを使ってるんだけど
データ量が多すぎていっぺんに学習できないから
データを分割して、分割データをモデルに順に学習させるという手法を取った
それで、気づいたことがあるんだけど
同じエポックの中でも、分割データを読み込むたびに、学習率を下げた方が学習がうまくいくのね
……
848:どういうことだ？
849:デフォルトの名無しさん
23/01/05 14:45:45.59 ZXYht5hA0.net
kaggleって今もkeras使ってる人多いんか？
TensorFlow1.xの頃はkerasばっかりだった気がしたけど、、、
自分はTensorFlow2.xになった頃、Pytorchに移行して
しばらくしてPyTorch Lightning使うようになったが、、、
今、kaggleとかsignateって何使ってるんだろう
850:デフォルトの名無しさん
23/01/05 20:14:33.64 ZGiPryFa0.net
おる
851:デフォルトの名無しさん
23/01/05 23:46:12.37 54/3gnIS0.net
pytorchの方がユーザー多いんだな。以降メリットを把握できてないけど
852:デフォルトの名無しさん
23/01/12 15:06:49.37 wVSSV4UW0.net
Arc 730M搭載モバイルのOSをUBUNTUにしたら
VRAM12GB搭載で性能まずまずのAIを扱えるのか
でも1店舗しか売ってないみたいだなｗ
853:デフォルトの名無しさん
23/01/13 10:27:41.54 R9n482kLM.net
強いaiて哲学者が言い出したことなの？汎用人工知能じゃ駄目なの？
854:デフォルトの名無しさん
23/01/13 15:41:46.18 9YvA+J3W0.net
言葉としては汎用人工知能の方が新しいかなあ
855:デフォルトの名無しさん
23/01/13 16:44:45.04 nEAqx4HA0.net
強いAIとターミネーターのことである
856:デフォルトの名無しさん
23/01/13 17:44:24.97 qV7whUPR0.net
分かり難いものにはラベリングが大事
逆に言うとラベリングのおかげで知ったかが増える
857:デフォルトの名無しさん
23/01/14 08:10:05.25 5EvmxstC0.net
ラベリングの階層化って面白い
858:デフォルトの名無しさん
23/01/14 10:38:30.00 2Mijb3qY0.net
如何に早く分かり易いラベルを貼り付け周知させるかはビジネスにおいて重要
859:デフォルトの名無しさん
23/01/15 11:39:03.79 /5abC/25M.net
30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！
860:デフォルトの名無しさん
23/01/15 14:25:38.15 FNfM85XI0.net
>>829
ユーザーが多いってだけでも十分メリットだと思う
861:デフォルトの名無しさん
23/01/18 14:31:59.75 FkZDTKfLM.net
ろばーた？ろべるた？
862:デフォルトの名無しさん
23/01/18 22:00:09.84 c0sIPRd90.net
入力
「AlphaTensor」とはなんですか？
GPT3.5 出力
＞2022年10月、Google傘下のDeepMindは行列の積を効率的に計算するための未発見のアルゴリズムを導き出す「AlphaTensor」を開発しました。
強化学習を使用し、行列の積を計算する最適な方法を求めること自体をゲームとみなし、AlphaTensorに訓練させた。その結果、「4×5の行列」と「5×5の行列」の積を求める際に、
通常の計算方法で100回の乗算が必要なところを、76回に減らすことができたようです。
AlphaTensorは行列計算だけでなく、高速逆平方根計算アルゴリズムやダイクストラ法、ハフマン符号、カラツバ法等の古くからある計算アルゴリズムを大きく改善できる可能性があるようです。
HTTP通信プロトコルのパケット処理など、ネットワークの通信そのものも高速化できる可能性もあります。
入力
プログラミング言語「Triton」ってなんやねん
GPT3.5 出力
＞Tritonは、Pythonをベースとしたニューラルネットワーク向けプログラミング言語パッケージです。2021年にopenAIが発表しました。
NVIDIAのCUDAを用いる場合、GPU用のネイティブカーネルや関数を作成する過程で、マルチコアGPUのメモリ階層全体で割り当てデータと命令を移動しなければならず、プログラミングが非常に複雑になります。
しかしTritonは、CUDAのように3つのコンポーネントを考慮したGPU専用のコーディングを簡略化できます。
「ベクトル加算カーネル」と「融合ソフトマックス演算」を高速に実行できるコードを書くことができます。最短25行のコードで、FP16行列乗算カーネルを作成できます。
研究者はPythonでコードを作成し、JITコンパイルしてGPU上で動かすことができます。対応しているハードは、GPUとTPUです。
863:
23/01/20 02:34:36.07 4klPlgeX0.net
>>840
＞ 「4×5の行列」と「5×5の行列」の積を求める際に、 通常の計算方法で100回の乗算が必要なところを、76回
大学1～2年の線形代数の授業で習う通常の方法では、5*5*5*4回だね。
調べてみたら、既にStrassen’s algorithmという手法が有るらしく、その方法でって事かな？
でも、Strassen’s algorithmには、
Strassen’s algorithm has some numerical stability issues when used with floating-point...
だそうで、注意が必要だとか。Alpha Tensorのアルゴリズムでは、数値的安定性はどうなんだろう？
以前の職場で、誰か（多分派遣）がFEMの自動メッシュを信用してその結果を元に設計され、
CAEの計算方法が数値的安定性を欠いてたみたいで、
かなり下流の工程でプロパーのベテランが数値を見ておかしい事に気付いて設計段階からやり直しとなり、
「コンピュータの出力結果を信用するな！」という回覧が回ってきた事が有った。某大手自動車メーカーでの話。
URLﾘﾝｸ(fgiesen.wordpress.com)
864:デフォルトの名無しさん
23/01/20 09:50:59.44 BPatS8uuM.net
この式で計算で結果合ってるの？
近似？🤔
865:デフォルトの名無しさん
23/01/20 11:57:32.35 ZsuwMc1v0.net
入力
ブロック崩しを実行できる簡単なプログラムをPython3で書いてくれ！
ゲームに必要な画像はCドライブに用意してあるから。
GPT3.5 出力
お任せください！ブロック崩しを実行できるコードがこちらです！
入力
おう。でもこれ、球が動かないぞ？
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
GPT3.5 出力
申し訳ありません.... 修正したコードを用意したいのですが、
どこが間違っているのか不明です。
866:デフォルトの名無しさん
23/01/21 06:32:34.44 B+GiYvdYr.net
スレチ
867:デフォルトの名無しさん
23/01/22 13:53:24.59 VCRUwNNK0.net
AIのVtuber「Neuro-sama」のマイクラ実況がびっくりするほど面白くて海外で流行る
URLﾘﾝｸ(togetter.com)
＞マイクラ配信は最初動き方を知らずにプルプルしてたけど、
30分経てば移動やブロックの設置＆破壊を学習。7時間もすれば鉄を作れるようになる超進化っぷりに
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
(deleted an unsolicited ad)
868:デフォルトの名無しさん
23/01/22 15:23:34.43 YO+j0UU00.net
強化学習？
869:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a310-88l+ [118.1.13.140])
23/01/23 11:47:31.03 wV9oQSAv0.net
ゲームの部分は強化学習？と探索アルゴリズムのようだが
配信の会話の部分は、自然言語処理のようだ
ゲーム内容と会話内容は連携していない
870:デフォルトの名無しさん
23/01/23 13:44:16.22 +V1SZtaqM.net
aiがマイクラやってるのを実況してんのか😅
871:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a310-88l+ [118.1.13.140])
23/01/23 18:55:54.17 wV9oQSAv0.net
実況しているというより、配信のスパチャとか書き込みに応答している
872:デフォルトの名無しさん
23/01/24 01:39:25.58 k7nS/dQwM.net
30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！
873:デフォルトの名無しさん
23/01/25 10:54:16.16 WPNDW99/M.net
aiはブラックボックス言うけどさ
し�
874:ﾂこく数字を追って試行錯誤したら多少はこのパラメータがこの現象に対応してるんだなくらいは分かるでしょ？なんでやんないの？😅
875:デフォルトの名無しさん
23/01/25 14:34:42.93 a+66okVUa.net
>>851
やってるぞ
876:デフォルトの名無しさん
23/01/25 23:26:26.36 G5NYKj7S0.net
そういう分野があるぐらいだが
分類木くらいでも複雑になると
わけわからなくなる
877:デフォルトの名無しさん
23/01/26 12:23:38.91 N0DN9EFmd.net
プログラム自体はVBA書く程度だけど馴染みはあるし
機械学習やってみたいから小規模なのを作ってみるかと思い立ったが
高校中退だからか誤差逆伝播法の逆伝播の部分をどうプログラムとして書けばいいのか分からなくて泣いてしまった
入力の配列(a)、重みの配列(b,a)、誤差の配列(b)は用意できたけど
それを使って更新された重みの配列(?,?)を作る方法がわけ分からん
数式しかないしシグマが何表してるのかもわからないし∂Xとか∂Yなんかどれに当てはめればいいのかさっぱりだ
878:デフォルトの名無しさん
23/01/26 12:32:43.32 MWK7ohLvM.net
理論的にはそういうので正しいしプログラムで記述もできるんだけど普通はPytorchみたいな機械学習用のライブラリ的なものを使って内部でやってもらうね
モデルの作成とか読み込みみたいなところもライブラリ側でやってくれる
基本的にプログラムで書く必要があるのはデータの前処理とか必要があればどういうアルゴリズムにするかとかやるけどその話ではなさそうだよね
879:デフォルトの名無しさん
23/01/26 12:48:21.29 dOjzNDtZ0.net
>>854
手計算してみな
全部テンソルで
880:デフォルトの名無しさん
23/01/26 12:57:46.97 N0DN9EFmd.net
>>856
微分とか偏微分とか出てきたんだが
そこの説明でdz/dxとかが出てきたときに
x,z,dx,dz,dz/dxが
それぞれ入力とか誤差とかのどこにあたるかが全くイメージつかないから
プログラムとして書けないどころか手計算で作ってみることもできないんだ…
881:デフォルトの名無しさん
23/01/26 13:53:32.03 dOjzNDtZ0.net
dz/dxは単なる記法だから一つのテンソルだよ
どこにあたるか？は数式で考えればわかる
まず数式で書いてみな？
例えばXを入力、Wを重み、Yを出力とする(次元は適当に)
Y=XWの逆伝播を考えるの
求めるものは２つ
dL/dXとdL/dWだ
Lは損失関数ね
dL/dXはチェーンルールの規則で逆伝播する時に必要だから求める必要がある
このdL/dXはテンソルだからまず成分ごとの偏微分をチェーンルールを使って書き下す
(数式の具体例を考えて手で書くと良い)
そうやって全体のテンソルの偏微分dL/dXを求める
dL/dWも同様
俺はこの地道な手順をやって理解した
あと本で良くあるニューラルネットワークの変な図で考えると理解できんよ
あれは全部忘れろ
数式で考えろ
あとゼロから作るディープラーニングはこの辺りの計算部分が全部省略されてるから注意
882:デフォルトの名無しさん
23/01/26 13:57:49.88 dOjzNDtZ0.net
これでもイメージがわかないならそもそも偏微分とは？チェーンルールとは？が理解できてないから
微分を根本から勉強した方が良い
1番厄介な積分はディープラーニングではいらないからそこまで時間はかからんよ
883:デフォルトの名無しさん
23/01/26 16:57:14.77 T1n7nFq3M.net
30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！
884:デフォルトの名無しさん
23/01/26 17:46:16.69 lJDYOC+I0.net
微積分もよくわかっていない奴にテンソルを押しのボケ爺
885:デフォルトの名無しさん
23/01/26 19:12:56.54 +neMV72K0.net
>>854
tutorials.chainer.org/ja/04_Basics_of_Differential.html
tutorials.chainer.org/ja/13_Basics_of_Neural_Networks.html
手計算だな、、、これ昔ネットで見ていた資料
886: これも 「いくつかのデータをまとめて入力し、それぞれの勾配を計算したあと、その勾配の平均値を用いてパラメータの更新を行う」 って書いてあるのに 3.Nb個の目的関数の値の平均をとる 4.この平均の値に対する各パラメータの勾配を求める 5.求めた勾配を使ってパラメータを更新する とか訳のわからんこと書いてあったりするけど、、、、
887:デフォルトの名無しさん
23/01/27 06:04:59.51 Ia5Vv5I40.net
素直に読めば
テンソルごとの勾配を出して
その平均値をを出して
各パラメータの平均の勾配を求めて
パラメータの勾配値とするとしか読めないが
あっているか問うか知らんが
888:デフォルトの名無しさん
23/01/27 09:45:20.64 z9yNbOQc0.net
機械学習／ディープラーニングの「数学」が学べるオススメ本
URLﾘﾝｸ(atmarkit.itmedia.co.jp)
889:デフォルトの名無しさん
23/01/27 09:47:16.44 1rNxzoHO0.net
>>864
ゴミみたいな本ばかり。
890:デフォルトの名無しさん
23/01/27 10:47:46.93 z9yNbOQc0.net
>>865
お前には勧めていないよ
891:デフォルトの名無しさん
23/01/27 11:20:39.95 1ufJlDML.net
>>865
すごい。優秀なんですね。
892:デフォルトの名無しさん
23/01/27 11:20:47.27 g1V2ZveP.net
>>865
すごい。優秀なんですね。
893:デフォルトの名無しさん
23/01/27 11:26:19.18 1rNxzoHO0.net
>>867-868
いや優秀じゃないです。実際に役立つものを実装できません。
894:デフォルトの名無しさん
23/01/27 11:58:01.51 g1V2ZveP.net
>>869
おすすめはなんですか
895:デフォルトの名無しさん
23/01/27 13:44:15.64 HAEgzspH0.net
>>863
言ってることが違うよねって話だけどね
いくつかのデータをまとめて入力し、それぞれの勾配を計算したあと、その勾配の平均値を用いてパラメータの更新を行う方法がよく行われます。
これをミニバッチ学習と呼びます。
ミニバッチ学習では、以下の手順で訓練を行います。
1.訓練データセットから一様ランダムに Nb (>0)個のデータを抽出する
2.その Nb個のデータをまとめてニューラルネットワークに入力し、それぞれのデータに対する目的関数の値を計算する
3.Nb個の目的関数の値の平均をとる
4.この平均の値に対する各パラメータの勾配を求める
5.求めた勾配を使ってパラメータを更新する
これ、そこのホームページが元なのか知らないがパラメータの更新方法について下の手順で書かれている本やサイトを何回か見たことあるけど
手計算で目的関数の値から勾配を算出しているのを見たことがない
896:デフォルトの名無しさん
23/01/29 11:45:59.52 Ac+ianrsM.net
30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！
897:デフォルトの名無しさん
23/01/30 21:09:58.71 ecH+llhy0.net
>>864
実際に箸にも棒にも引っかからない本ばかりで出版社がかわいそうになった
エンジニアは書籍を出すと泊が付くから本を出したがるけど
著者のレベルはピンキリ
特にAI関連なんて、いまさら情報がありふれてるから
質を問わなければ誰でも入門書の執筆ぐらいできるんだよ
これを真面目に売らなければいけない人、まじできつそう
898:デフォルトの名無しさん
23/01/30 21:57:56.76 R23QXW/Y0.net
>>873
お前をターゲットに出版社がしてるわけでもないだろ
899:デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-3un5 [126.156.232.226])
23/01/31 08:38:48.44 mJGcH04Er.net
>>874
？
論点そこじゃないよ
「基礎的な内容を謳うAIの入門書が粗製乱造されてる」ことを書いてるのであって「>>873の好みに合わない本が出版されてる」とはいってないよ
900:デフォルトの名無しさん
23/01/31 11:06:04.77 0FTub1Bg0.net
>>875
書店はある程度売れる見通しがあるから出版してるんだろう。論点がずれてるのはお前。
901:デフォルトの名無しさん
23/01/31 11:07:25.51 0FTub1Bg0.net
>>875
言い換えるとお前が素晴らしい本を上げればいい話
902:デフォルトの名無しさん
23/01/31 11:17:33.11 o21ffUrk0.net
微分積分は杉浦で十分。
903:デフォルトの名無しさん
23/01/31 13:29:13.83 JNHyqxzjd.net
入門書じゃないと売
904:上少ないから仕方ないのさ はっきり言って日本語の本はろくなの無いし、書籍になるのはだいぶ遅いから ある程度学んだら最新の論文で情報追うのが賢い
905:デフォルトの名無しさん
23/01/31 16:33:32.66 yVHAxCVq0.net
杉浦とか普通にわかりにくいから無駄
今ならいくらでもわかりやすい本がある
906:デフォルトの名無しさん
23/01/31 21:31:40.80 IkjddPIfM.net
なんか機械学習を知ろうと思ったのに
タイタニック号で生死を分けた要因は何かとかアヤメの分類のキモとか
無駄に雑学ばかりが身について困っとる
907:デフォルトの名無しさん
23/01/31 21:37:38.47 mQPHJSQVa.net
等級が高い人の子供はほぼ生き残ってるのが凄い
心まで貴族だよ
908:デフォルトの名無しさん
23/01/31 22:20:04.74 0FTub1Bg0.net
なんとか症候群だよ
909:デフォルトの名無しさん
23/02/01 00:33:58.40 67s2O0n50.net
子供属性も貴族属性も優先救助の対象なんだから生存率高いのは当然かと
910:デフォルトの名無しさん
23/02/01 01:40:17.37 NvMmFvye0.net
いや貴族の男は死んでるんよ
貴族は女子供を優先するという教育が徹底しているため
自分が死ぬの確定してるのにそれを貫き通したらしい
サンプルを動かしながら俺は涙が止まらなかった
最後の救命ボートを見送って最後に船内でピアノとか演奏してたとか言う逸話がある
知らんけど
911:デフォルトの名無しさん
23/02/01 02:30:26.96 ulpIMsGfd.net
サイトを教えてもらったはいいが
なんでどのサイトも出力層が1つの状態で解説するんだよ…
出力層が2つ以上あるときのそれぞれの誤差を
入力層-隠れ層間の重みの修正にどう使うのかが知りたいんだよ…
912:デフォルトの名無しさん
23/02/01 02:41:12.99 Zf5l1vGld.net
あとバッチ処理も書かれてはあっても中々に意味が分からん
複数の入力時の誤差を蓄積しておいて
学習のときにはそれらの平均を使うのは分かるとして
重みの更新用で傾き出すときに入力や隠れ層の出力×今の重みをしてると思うんだが
その入力はどこから来たものなのか
誤差蓄積に使った特定の1つなんて使ったらがっつり学習が偏るだろうし
全部1として入力によらず重みだけで更新されるようにしてるのか
913:デフォルトの名無しさん
23/02/01 03:12:57.12 NvMmFvye0.net
だから数式で書けって
テンソルで書けばバッチの時と区別する必要がない
914:デフォルトの名無しさん
23/02/01 07:42:48.01 B2Q2bI1Kd.net
>>888
だからどんな式を使うのかは読めてもどんな値を持ち出すのかのとこで詰まるしそこで欲しい情報が微妙に足りなくなるから書けないんだって
915:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 775f-gnf9 [14.10.48.193])
23/02/01 09:25:59.17 67s2O0n50.net
それ単に数式が理解できていないだけでは
916:デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e89-+rQD [39.111.228.181])
23/02/01 09:45:10.43 aHr6hsp20.net
高校中退で数学が分かんないことを自覚してるくせに勉強しないとは
917:デフォルトの名無しさん
23/02/01 09:58:51.52 zmLjsUBad.net
更新のための傾きを求めるときにさ
更新元の重み×誤差みたいなのするじゃん
で、隠れ層-出力層間の重みの更新が終わって
入力層-隠れ層の重みの更新をしますと
ここで出力層の誤差じゃなくそれに隠れ層-出力層間の重みをかけたもの(他のかけるものはなんとなく分かるから飛ばし)を
入力層-隠れ層間の誤差としますみたいに書いてあんのよ
隠れ層の重みって言ったら隠れ層のノード数×出力層のノード数分あるじゃん
それら全部にかけ算したら隠れ層×出力層の数分傾きが出てくるじゃん
でも入力層の更新元の重みにかけたいのは隠れ層のノードごとに1個の誤差なわけだから
出力層の数分は数が合わなくなるじゃん
そこを足すのか平均とるのかどう
918:処理すればいいかみたいのに 出力層ノードを1個で解説してるとこばっかなわけよ 隠れ層ノードごとに重み1個しかないんだから複数重みがあるときの処理なんか書いてるわけ無いじゃん
919:デフォルトの名無しさん
23/02/01 16:36:20.44 mcUSvZ8s0.net
Q おいチャットGPT、
Neuro Evolution of Augmenting Topologies(NEAT)ってなんやねん
A
「GA(遺伝的アルゴリズム)」は世代ごとに遺伝子を交叉、変異させ、適合率が高い個体を残していくことで徐々に良い個体へ近づけていくいく手法です。
この人工知能は、ニューラルネットに対してこのGAを使い、ニューラルネットを遺伝子配列で表現する手法を採っています。
＞Neuro Evolution of Augmenting Topologies(NEAT)＜
と呼ばれ、2002年の論文で初めて発表された強化学習の手法の一つです。
全体の設計としては、ニューラルネットワークの接続形態を交叉の原理に基づき、種の形成をして構造をより良いものとし、結果的に最小限の構造からノードの数やノード間を結ぶ接合部の数を増やしつつ成長させるというものになっています。
つまり「遺伝的アルゴリズムでニューラルネットワークの結合重みやトポロジ（各層間の接続関係）の自動最適化を行う手法」と言えます。
対象となる問題に合わせてネットワークの構造が変化するので、通常のニューラルネットワークより速く解の探索を行うことができるとされています。
ニューラルネットワークの結合重みはバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）という手法で更新されますが、それを遺伝的アルゴリズムで行います。
初期集団には隠れ層がない単純なニューラルネットを採用します。
この手法は、状態や行動の価値を設定してその価値が最大になるようにTD誤差に基づいて価値関数を最適化していく「Q学習」や、方策をあるパラメータで表される関数とし、そのパラメータを期待収益J(θ)を確率的勾配法などで最大化する「方策勾配法」とは違います。
「モンテカルロ法」は実際に試行を繰り返して得られた報酬から”価値を推定”するので、遺伝的アルゴリズムとは区別する必要があります。
TD学習は、報酬から方策関数や価値関数を改善しながらBellman最適方程式を解いていきます。
NEATは、環境目標に従ってネットワークを最適化するためニューロンと内部接続を追加することにより、ニューラルネットを動的に進化させます。
どちらも「環境から状態を受け取り、そこからより最適な行動を選択できる」よう変化していくことは共通しています。