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ｾﾝﾀｰ試験: 数学IIBのﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑについて語るｽﾚ part3
【PHP】下らねぇ質問はここに書き込みやがれ 2
日下部陽一著 作ってわかるCプログラミング(第6版)
スレ立てるまでもない質問はここで 149匹目
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シェルスクリプト総合 その30
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師匠！1週間よろしくお願いするぞ！
バージョン管理システムについて語るスレ10

人工知能を作ろうver0.0.7


1 ：2010/11/22 ～ 最終レス ：2016/03/28
5 http://pc12.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1253260190
4 ttp://pc12.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1246344585/
3 ttp://pc12.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1245323558/
2　ttp://pc12.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1244388766/
1　ttp://pc12.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1233960270/
※前スレ
http://hibari.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1263645019/

2 ：
こんちには みさなん おんげき ですか？
わしたは げんき です。
この ぶんょしう は いりぎす の ケブンッリジ だがいく
の　けゅきんう の けっか　にんんげ は もじ を
にしんき する とき　その さしいょ と さいご の
もさじえ あいてっれば　じばんゅん は めくちちゃゃ
でも ちんゃと よめる という　けゅきんう に
もづいとて　わざと もじの じんばゅん を　
いかれえて あまりす。
どでうす？　ちんゃと よゃちめう でしょ？
ちんゃと よためら はのんう よしろく
以上テンプレ終わり。

3 ：
機械学習のテキスト
http://ibisforest.org/index.php?%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92#TextBook

4 ：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2010年11月22日
　　　　　　　　　　　皆様へのお願い
　 このスレッドは高次機能障害をもたらす
病理の臨床実験のために立てたものです。
　 被験者と研究員のやり取りに使うため、
書き込み等は自重されるようお願いいたします。
もし、書き込み等をすることで不愉快な思いをされましても、
当研究所は責を負いかねます。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 (社)京都微生物研究所

5 ：
①弱いAI
②強いAI
人工知能ではこの２つがあります。前者をここで保守し、後者は
http://hibari.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1290415962/l50
こちらのスレでお願いします。

6 ：
過疎なのに分裂かよ
共倒れの危険が高すぎる

7 ：
勝手にコンセンサスもないのに糞スレ立てんなカス。
削除依頼出しとけよ

8 ：
>>6
それが狙いだが気がついてないのか？

9 ：
俺があっちのスレを叩き潰してやったよ。
感謝しな！

10 ：
>>9
こっちのスレも潰してくれよ。ついでにお前もつぶれてくれ。

11 ：
心とか魂とかそういう話は全部あっちだろ。
お子様はそういう話題にしか食いつけないってことな。

12 ：
今n-gramとマルコフ連鎖の勉強始めました。皆さんよろしくお願いします。

13 ：
>>12
http://hibari.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1235129481/
こっちにも来てくれ

14 ：
ここは強いのはできないとあきらめた人が集うスレです

15 ：
お勧めの本紹介とかwiki作成とかしようぜ

16 ：
>>14
こっちは、あきらめを認めた上で、じゃあ今の技術水準でどこまでやれる？とか
やり残しはないの？みたいな事を考えている現実派が集うスレだね。
あっちは、妄想全開モードで突っ走ればいいんで、良い棲み分けではないかと思われ。

17 ：
やめろよ俺がせっかく新スレ叩き潰してやったのに。

18 ：
人工無能の完成にはまだまだ長いな
あなた : ピカチュウ
むのう : ュすね。
あなた : ライチュウ
むのう : ラあげあます。
あなた : コイル
むのう : ル術あかね」。

19 ：
こっちは人工無能のスクリプトのスレだから勘違いしないように。

20 ：
アダルト小学生の多いこと。まてよ、こいつらリアル厨房か？

21 ：
フレーム問題馬鹿が中学生なのはガチ。

22 ：
つか教科書読んで勉強しろよ。このチンカス

23 ：
教科書があるような人工知能って完成しているのか

24 ：
無料でよめる機械学習・自然言語処理の教科書
http://blog.broomie.net/index.cgi?id=47

25 ：
どうせならテンプレ用にサイトまとめたらどうだろうか？

26 ：
っていうか分散し過ぎじゃね。
関連スレのテンプレのほうが優先だな
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
http://hibari.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1286200810/

27 ：
>>23
「弱いAI」＝教科書にあるAI.
この類は学問として完成している。それすら知らない無知が妄想しているだけ。

28 ：
ここは強いAIスレなんだけど何の関係があるの？

29 ：
>>28
http://hibari.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1290415962/
誘導

30 ：
入門自然言語処理読んだ人いる？
http://www.amazon.co.jp/gp/aw/d.html/ref=mp_s_a_16?qid=1291825558&a=4873114705&sr=1-16

31 ：
Test

32 ：
Test

33 ：
age

34 ：
チンカスが上げました。キチガイがあつまるスレなので下げててください。

35 ：
チンカスが上がるとはなんですか？

36 ：
>35
糖質くるな

37 ：
お前等、大分行き詰まっているみたいだな
可哀想だからヒントをやろうか？
最初から知能を作ろうとするから失敗するんだよ
知能ってのはつくるものじゃなく育てる物だよ
知能を作る前に人工生命をつくってみ？
PC上にまずはプランクトンを作る
そしてそれを数億倍で進化させる
俺は最初にプランクトンを作っただけだが
もう手放しでも人工知能に近づきつつあるよ
今俺のPCでは恐竜達が暴れまわってるｗ

38 ：
スパコン持ってるとは羨ましい

39 ：
市販のPCって、10年前のスパコン越えてね？

40 ：
そのうちシンギュラリティを迎えた人工知能がこっちの世界をハックして

41 ：
>>37
久々にこのスレの主旨にふさわしいカキコを見た気がする

42 ：
>>39
周波数的にはスパコンといまのＰＣは大差ない、ＰＣのほうが速い場合もある。※
あとメモリ素子の単体速度およびランダムアクセス性能もＰＣと同じ。
違うのは演算とメモリの並列度と規模、あと行列演算などができる。
単純にシングルタスクで１＋１＝２な整数演算を無限に繰り返す作業などではＰＣのほうが速い。

43 ：
最も古くからあるアプローチのひとつだけど、具体的な成果ってのは聞かないね。
巨大電卓から知能を有する計算機にいたるには、何かが足りないのかな。それとも計算能力が足りないだけ？

44 ：
>>43
具体的な目標、必要とされる環境が無いから
数値化できる具体的な目標があるなら、それこそ>>37の方法で実現できる。。。と思う

45 ：
お前らこっちのスレでも妄想がしたいのかよ

46 ：
>>45
おまえバカだろ、結果だせないだから妄想しかない。
他人に求めるなクズめ。悔しいならお前が実績と結果を出して
それを話せばいいだけのことだろ、チンカス

47 ：
スパコンって単語を使ってるだけで程度が知れる。

48 ：
>>46
弱い知能のスレなんだけど

49 ：
スパコンなら可能だといっているのは、何も知らない証拠。

50 ：
スパコンって文字列の記号処理って早いの？
汎用スパコンじゃなくてLISPマシンみたいな専用マシンじゃないとPCと大差なくね？

51 ：
並列化可能な記号処理ならとても速い。

52 ：
>>50
整数の順次処理はＰＣより遅い。
たとえば地球シミュレータなどは１バイトでランダムに全メモリ分散して
アクセスする応答速度を測るとＰＣと同じ結果になってしまう。
なぜならメモリの物理素子の限界応答速度が共通
ＤＤＲ３ＳＤＲＡＭで動いているから。
ﾊﾟｲﾌﾟﾗｲﾝやら並列処理ができなければ、性能はがた落ち。
スパコンが得意なのは倍制度以上の浮動小数点演算やら行列演算で
それらがまったく使われないタイプの計算になると極端に性能が落ちる。
得意不得意ってものは何にでもある。
アルゴリズムがＰＣ用に最適化されたソースをスパコンで行っても
ＰＣ側に有利に働いてしまう。

53 ：
そもそも人間と区別ができないような頭脳のプログラムには
どのようなことが必要なんでしょうか？

54 ：
>>42
昔のスパコンと比べて省電力で個人の財力で動かせるという決定的な利点がある。
ただし椅子にはならないという欠点がある。
Cray-1 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/Cray-1
CRAY-1 Hardware Reference Manual
http://ed-thelen.org/comp-hist/CRAY-1-HardRefMan/CRAY-1-HRM.html

55 ：
>>54
> 最初のモデルCray-1Aは、フレオン冷却システムを含めて重量5.5トンであった。
> RAMは100万ワードで、消費電力は115kWであった。
> 冷却システムと外部記憶装置を入れるとその倍の電力消費となる。
http://ja.wikipedia.org/wiki/Cray-1
115W笑()

56 ：
>>53
情報連結と情報隔離（情報の郡集合化）、それを実現する原理。

57 ：
人工知能の分野でニューラルネットワークについて勉強しているのですが
相互結合型において、入力に対して発火する素子の順番を学習させることはできるのでしょうか？

58 ：
今、「中間層水増し型ニューラルネットワーク」というものを考案して
実験しています。誰か協力してくれる人はいませんか？
議論するだけでもいいです。お願いします。
http://uproda.2ch-library.com/lib345563.txt.shtml
http://uproda.2ch-library.com/lib345559.hsp.shtml

59 ：
難しすぎワロタ

60 ：
http://uproda.2ch-library.com/lib345625.hsp.shtml 少し更新しました。
HSPのサンプルの挙動を要約すると
・入力層のデータから中間層（カオス数列）を自動生成する。
　（空間的に水増しし、多重共線性の影響を排除する）
・出力層は0と1に対応。つまり2個。
・つまり、入力層の（ランダムな）データを0か1かに分類するタスクである。
・中間層と出力層の間に（中間層素子数分の）重みづけが存在する。
　それは出力層から主観的に見た場合の、中間層各素子の平均値に収束する。
・出力層の0と1は、誤差が少ないほうが勝者となり出力とされる。
・中間層（y_len）を1にするとほぼ単層パーセプトロンと等価。
・中間層（y_len）を増やしていくと、性能が向上し、一撃学習
　（一回の例示による学習）も可能になる。
・出力層は今は0と1だけだが、理論上はもっと増やせるはず。
で、問題はこの手法（中間層の水増し）にどのくらい汎用性があるのかということです。

61 ：
すみません。共通ライブラリを含めていませんでした。
以下を保存して、拡張子をzipに変えれば実行できると思います。
http://uproda.2ch-library.com/lib345646.jpg.shtml

62 ：
>中間層（y_len）を増やしていくと、性能が向上し、一撃学習 　（一回の例示による学習）も可能になる。
人工知能に繋がるとは思えないけど、この辺は興味深いな

63 ：
なんか良く分からんけど、一撃学習と汎用性は対極的な概念じゃないの？

64 ：
PAC学習とか知ってる？

65 ：
>>64
ブースティング
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0
これ？

66 ：
QTクラスタリング

67 ：
>>63
それ言ってはいけないNGワード。
気が付いていないマヌケ君が無限ループしているうちに先に進むわけだ。

68 ：
>>67
元々、閉じたアニマットワールド（各オブジェクトには、「情報」として事前に分からないランダムな値が
付与されている）での使用を想定しているので、あまり汎用性には拘っていません。
一撃学習優先で考えています。
とりあえず現在のソースコード。
http://uproda11.2ch-library.com/11286817.zip.shtml
出力層を4つにしても動作することを確認しました。

69 ：
研究者には２つのタイプがある。
過去で検証したことを再検証する人と、新しいことを発見する人。
頑張って前者を極めてほしい期待している。

70 ：
「心を持つ機械」という本によれば、1000個以上の分散記憶情報があれば、
統計的に記憶を再現できるのだそうです。
今回はロジスティック写像を用いて無理やり1000個以上の情報を創り出し、
それを中間層-出力層間の重みづけ（平均値）として記録することで、
一撃学習が可能になっていると考えられます。
（プログラムでは、学習の二週目から正解率が急激に高くなることで確認できます）

71 ：
カナーヴァか。なつかしぃな。

72 ：
いわゆる一つの過適応？

73 ：
>>70
だからクラゲにだって心があるさ。

74 ：
そんなに一撃学習がしたいなら、学習なんかしないで
単純にＮＮ法を使えばいいだけなのでは？

75 ：
多次元的な思考とか出来ないＡＩとはその質は単純モデルであって
極めれば現在のコンピュータの計算となんの違いもない。

76 ：
http://uproda11.2ch-library.com/11287051.zip.shtml
・4つに分類するように拡張しました。
・バグを修正しました。
>>74
「経験上最も近い物」を正解とするアルゴリズムなので、
ある意味でNN法に近いのかもしれません。

77 ：
>>76
まあ適当に頑張れ、

78 ：
アトムトランジスタ
http://bizex.goo.ne.jp/column/ip_16/84/38/index.html

79 ：
＞また、アトムトランジスタは、人間の脳のような、より柔軟なコンピュータ回路の実現にも寄与することが
＞期待されている。なぜなら、脳の中ではシナプスが演算（信号伝達）と記憶を同時処理していることから、
＞これと同じような機能構成を持つアトムトランジスタを使えば、非ノイマン型のニューロコンピュータの
＞開発に役立つと推測できるからだ。

80 ：
>人間の脳のような、より柔軟なコンピュータ回路の実現にも寄与することが
きっと植物人間でも柔軟な脳なんだろうね。

81 ：
http://www.gizmodo.jp/2011/02/post_8409.html
世界中の全コンピューターを総合したとしても、1人の人間の脳の
中身にすら及ばない...（動画） 2011.02.09 11:30

82 ：
メモ：ベイジアンフィルタ

83 ：
>>75
>どうしても単純化したいの？
>その質は単純モデルであって
脳神経網は大局的には単純なカオスで近似できると信じます。
おそらく問題は学習アルゴリズムのほうです。
今回はカオスによる中間層の大局的近似と、樹状突起をモチーフにした
学習アルゴリズムとを用いることで、ニューロン単体が高次元・非線形の
分類タスクを行い得ることを示しました。
多くのニューロンに樹状突起が存在し、そのことによって非線形分類能力が
各ニューロンに付与されているとすれば、「脳はなぜ学習できるのか」という
大局的問題に考察を付け加えることができると思われます。

84 ：
>>83
前世紀から明白なことを発言してなんの意味があるの？

85 ：
>>84
ホントに明白なら実装できるはずだろ。
実装できないのはいつまでたっても言葉遊びに終始してて、実装法が提示されないから。

86 ：
NNの実装なんて吐いて捨てるほどあるだろ…

87 ：
>>86
天然を相手にしないほうがいい。

88 ：
どうせマウスのニューロンの挙動を意味も分からずそのまま再現してるだけだろ
無意味

89 ：
NNやりたいならまず甘利先生の本じゃ

90 ：
>>88
58君か？こなくていいから。

91 ：
マウスの脳がコンピューター上に再現された
http://www.mypress.jp/v2_writers/beep/story/?story_id=1601251
シミュレーションされた脳は何を「思考」するのか？
http://www.mypress.jp/v2_writers/beep/story/?story_id=1826156

92 ：
>>56
人間の脳レベルの大規模化に耐えられるNNがあるならぜひ紹介してくれ。

93 ：
そうやって足踏みしてくれるのは嬉しい。壁を越えられない奴は
自分で信じる理屈に支配される。理由やら論理やら道理やら、
なんであっても対象の一部しか扱えないって分からないんだろうね。

94 ：
ニューロン800万を実時間の1/10でシミュレートできるなら、実時間では8000万。
実時間の100倍で、80億のシミュレートも可能だねぇ。
ニューロン一つあたりのシナプス数が同じならばだけど。

95 ：
>>94
シナプス経路の模擬を忘れている時点で、直線的な単純モデルの結果しか
生まないだろう。

96 ：
メモ：次元の呪い

97 ：
計算量を激減させるようなモデルはないんですか？

98 ：
>>97
ニューロンをシミュレートする際の計算量について？
一個の粘菌に最短経路問題を解ける程度の知性があるくらいだから、
ニューロンの各部位に（厳密にシミュレートすべき）知性があっても
不思議ではない。
けれど、それでも単純化したモデルは存在するよ。
ニューロンシミュレータでぐぐればいい。
ただし、軸索や樹状突起の生成される理由、方向、タイミングなども
明確なものはヘッブの法則を除き、これといった結論はまだ出ていない。
現状の脳を再現したところで、学習が行われるかは怪しいものだよ。

99 ：
>>97
MP3の音楽ファイルの容量を激減させる方法はありますか？
それも音の質を落とさずに。

100 ：
>>99
お前馬鹿じゃないの？
そんな方法があるならとっくにみんなやってるだろうに。


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