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人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2


1 ：2019/03/05 〜 最終レス ：2020/06/01
※前スレ
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
https://mevius.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1482808144/

2 ：
需要ありそうなので、★２を立ててみました。
タイトル長の制限のため、★2が入れられなかったので、
「ための」を削除しました。

3 ：
量子情報幾何学

4 ：
だからさ、ディープラーニングって難しい！
なんでポピュラーになってるの？
おまいら少しは分かって使ってる？

5 ：
微積、線形代数、統計、フーリエ解析、微分方程式と勉強したけど
あとは集合と位相をやればOK?

6 ：
多分オーケーじゃない
それは普通に大学授業でやる程度だろう
そしたら大学生は全員専門家レベルになってるだろう

7 ：
数学知識なんて文系で十分

8 ：
>>5
お前、全く勉強してない

勉強してたらそういう書き方にならないんだ

その理由さえわからんだろFラン私文だからw

9 ：
マセマ の馬場先生や石村夫妻が「ディープラーニングの数学」や「ディープラーニングのためのやさしい数学入門」とか書かないかな。

10 ：
>>8
私大文系は数学は勉強しないんだよ

11 ：
>>10
NTTデータの社員は6割が私文だ

だから馬鹿ばかりなのか(笑)

12 ：
>>10
早稲田政経は数学必須になるらしい。慶応の経・商の社会選択は数学選択に比べ1／4ほど。

13 ：
機械学習スタートアップシリーズの近刊のこれいつ出るか知ってる人いる？
機械学習のための数学入門　吉崎亮介・著

14 ：
>>13
宣伝乙！

吉崎亮介って高専卒だからな。
どうせ高校数学の入門書を書き直しただけだろ。
読む意味はない！

他の大学受験用の数学参考書のほうがよほどいい。

15 ：
>>13
内容が本当によければ売れるが、
悪ければいくら書いても反感買うだけ。

そんな基本的なこともわからん馬鹿なのか？
高専卒の詐欺師は一味違うね！

16 ：
>>14 >>15
今の大学の受験参考書に線型代数のっとらんが。
高校の履修範囲から線型代数は消えた。
高専は3年までに大学初等の線型代数を履修する。
微積も同じく。

17 ：
>>16
そんなことは分かってるよ馬鹿
少しは考えろクズ

ホント吉崎というのは
相当な馬鹿だな

18 ：
>>17
本当はわかってないんだろう。

19 ：
今時、固有値とか掃き出し法とか使う人はほとんど
いないのでは? いたとしても誤差が怖いからか
ライブラリを呼ぶだけだし。他の線形代数の出番は?

20 ：
線形代数てかテンソルやれよな

21 ：
>>18
まじで吉崎はレベル低いな
あまりに馬鹿すぎて、
己を天才とか思い込んでそう(笑)

22 ：
SVMのRBFカーネルを使用して、
訓練データでy=200,180,160,140,120,100を学習して、テストデータの結果が140と出ます。
この時に訓練データの140を150とかにした時、
テストデータの結果が150では無く、180とか120になるのは正しい挙動ですか？

23 ：
>>22
何言ってるのか分からない

24 ：
>>22
真のデータを編集してるなら結果が意図しないものになるのは当然では？

25 ：
>>22
全く正しい。
ちなみに正規化(標準化)はしてるの？

26 ：
おれはディープラーニングの理論を全て理解してるわけじゃない。
株価の予想に使ってるだけ。
いろいろ模索してきたけど、なんとか使い物になりそうになってきた。

でもまだまだ予測機能を強化したい！
一応、ディープラーニングのBoostingをやってみようかと計画中だけど、
計算が途方もなく時間がかかりそう。

27 ：
ろくに数学も勉強してないのにプログラミングだけやろうとするやつ多いよね
無意味

28 ：
その「ろくに」というのが
人によって全く違うので
そゆのは書かないほうがいいよ。
そゅこと書くやつってだいたい小学生レべル。

29 ：
その「小学生レベル」というのが
人によって全く違うので
そゆのは書かないほうがいいよ。
そゅこと書くやつってだいたい(ry

30 ：
ハハハ

それ面白いと思ってる？

31 ：
>>27
実際それで用が足りちゃう場面も多いんだよなぁ

例えば、職業的プログラマでも再帰関数理解してないとか
高度なことしないなら十分ってケースは普通にある

32 ：
>>31
そうそう。
おれ10年ほどデータ分析の仕事やってるんだけど、
相関係数をもとめたり、重回帰できるだけで
「私はデータサイエンティストです！」
と名乗ってる奴が増えてきた。

でも、それで仕事が回ってるんだから、
それでいいと思ってる。
しかたないよ。

俺だって長く数学使ってないから忘れてきたｗ

33 ：
誰でも頭が良くなる、プログラムが書けるようになる方法が発見される 45258
https://you-can-program.hatenablog.jp

34 ：
チョットデキルって言っている人が実は開発者だったり。

35 ：
完全に理解した→何もわからない→チョットデキル

36 ：
>>24-25
ありがとうございます、学習し直すのでこうなるのですね
正規化はMin-Maxで行っています

37 ：
レイヤー数の数え方について質問があります。
入力層、隠れ層、出力層とありますが、
隠れ層が2の時、入力層(1)＋隠れ層(2)＋出力層(1)=4層で良いのでしょうか？
カウントの仕方は調べても本やブログによってバラバラなので、混乱しています。

38 ：
>>37
入力層はレイヤー数に含めないからその例は三層だよ
レイヤーというからなんとなくニューロンのあるところを数えてしまいそうになるけどレイヤー数は繋がっている線の数のところが何層かを数える

39 ：
>>38
隠れ層(2)＋出力層(1)=3層
が、正解なのですね、ありがとうございます。

40 ：
>>3量子情報幾何学

アインシュタインが半生をかけて
量子力学的現象を幾何的に表現しようとしたけど
不可能だった

これを数学で証明したのがフォンノイマンで
量子力学の波の収縮は数学では表現できないが結論

41 ：
>>5

汎用Ａｉに挑戦するなら
メタ数学が必要

それと量子力学の不確定性原理

42 ：
>>19固有値

１個の素粒子は
複数の固有関数の重ね合わせで表現される
（波束）

１個の素粒子は観測前は
複数の固有関数の重ね合わせ

観測後は
複数の固有関数のなかの一つが選ばれ
その固有関数の固有値が観測される物理量になる


これは波の収縮といわれてるけど
フォンノイマンによて波の収縮は数学では説明できない事が
証明された

43 ：
>>16今の大学の受験参考書に線型代数のっとらんが。
＞高校の履修範囲から線型代数は消えた。

量子力学の表記が種レディンがー方程式が主流になって
線形代数の表記は使わなくなった為

44 ：
>>7数学知識なんて文系で十分

哲学と論理学とメタ数学が
汎用ＡＩの開発には必要

45 ：
春だね、発病中

46 ：
いやだから量子力学をじかに使う人口がどれぐらいいるのかと
0ではないけど、計算で使う人でしょ?
ものすごく少ないような気がするけどな

47 ：
>>46
あの―、内容の詳細はわかりませんけど
もうすでにpythonで量子コンピュータとか
手軽にできるみたいなんすけど、
あれは違うものなんですか？

48 ：
>>47
いや、だから「じかに」使う人はものすごく少ないでしょ
という話。間接的に使っている人はもちろんたくさんいる

49 ：
量子コンピューターWEBサービスとかあったな
使える人は一握りだろうが

50 ：
SVMでgammaやCは「小さいほど良い」とはありますが、
どこまで小さくするのが理想なのでしょうか？

グリッドサーチで0.1と0.01で同じ評価結果になった時は、
0.01の方が良いのでしょうか？

51 ：
γ、C共に大きい程過学習しやすくなる点では小さい方が良いが評価が同じならモデル使う分にはどちらでも良い

52 ：
>>51
返事ありがとうございます！
評価が同じならどちらを使っても結果は同じなのはわかりますが、
あえて選択するとしたらどちらが良いのでしょう？
（実際のデータや欲しい結果にもよるのかもしれませんが）

53 ：
機械学習の勉強をはじめた時、
「機械学習に線形代数はいらない。テンソルがわかればいい」
なんて言葉を鵜呑みにして、メインの参考書に分散共分散行列が登場で一度詰んだ思い出がある

そして今、カーネル化のところで苦笑いが止まらない

54 ：
>>52
小さい方がシンプルな関数で同じ事が実現出来ている訳だからいいのでは

55 ：
>>53
線形代数知らずにテンソル知っても意味ない

56 ：
せやな

57 ：
テンソルの教科書って、最初の方は線形代数が書いてあるもんじゃないの?

58 ：
物理の教科書には書いてないだろ

59 ：
○ テンソルが判れば線形代数は不要
× 線形代数はいらない。テンソルがわかればいい

ってことだろ

60 ：
包含関係..

61 ：
完全部分集合ではないアルョ

62 ：
微分幾何もファイバーバンドル使わずテンソルだったらしい

63 ：
まあ次数が一つ増えるだけだからな

64 ：
>>47
あれはただのアニーニング法といってよい。最適化問題解くための一種(しかも理論的に不正あり)であり、実際には量子力学全く使用してないまがい物。

65 ：
『量子コンピュータ』という名前に惑わされないように。
量子アニーニングと呼ばれる量子コンピュータに搭載されているアルゴリズムを普通のパソコンで使用しているだけ。

66 ：
量子コンピュータシュミレーターと、いま話題の量子コンピュータは別物だろ
ニュースになるのはシュミレーターでなく、ほんとの量子コンピュータを作るやつだろ

67 ：
3DCGのソフトウェアレンダリングとGPUレンダリングみたいなもん？

68 ：
>>64
アニーリングは狭義の量子コンピューてぃんぐではないけれど、理論的に不正というのは言い方に非常に語弊がある
求められた解に対して現時点では理論的保証がないけど、ある種の問題には非常に有効かもしれない

69 ：
ごへいじゃないよ

70 ：
イジング模型に落とし込んで断熱近似で解いている

71 ：
昔のシミュレーテッドアニーリング（Geman&Geman）もLine processというイジングモデルみたいのを考えていた

72 ：
>>70
ここでいう
断熱近似とは？(笑)
第一原理バンド計算にあるような定義とは異なるように思いましたが？

73 ：
量子アニーニング法の断熱近似について、アルゴリズム作案者が都合のよい解釈のもと、勝手に断熱近似を定義されているように感じました。

74 ：
>>72
自分で勉強しろよ、首の上についてるのはなんだ草

75 ：
>>72
したうえで言ってるんですが

76 ：
>>74
とりあえず断熱近似とやらを数式で書いてみろよ

77 ：
笑ってやるから

78 ：
馬鹿じゃねーの

79 ：
一般的な断熱近似⇒原子は縮退しない
量子あに断熱近似⇒時間を微小区分してれば外界からのエネルギー供給による状態遷移は起こらない(×:十分起こり得る)

80 ：
目的変数1個と説明変数1個で重回帰とDL（2層、ニューロン256個）でやった時、
決定係数やMSEが同じになるんだけども、
これはDLでも説明変数が1個だと線形になるってことでいいのかな？

81 ：
>>80
2層で出力層に活性化関数通して無いなら線形回帰と同じ

82 ：
>>81
活性化関数（シグモイド）は2層で通しています
出力層にも使う方法があるのですね

83 ：
>>80
それ単回帰だな

84 ：
トレーニング時のバッチ数について、質問があります。
下記URLの様に配列を指定したらその数、配列を指定しなかったら全配列数がバッチ数になると考えて良いのでしょうか？

https://qiita.com/fujin/items/73d86034632fe5181110
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

85 ：
プログラム板にキチガイ降臨中！botに一晩も反応する異常さ
一般人(学校恩師)に殺害予告をしているのでスレ建て通報してください。
https://mevius.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1559872586/

142 名前：a4 ◆700L1Efzuv 投稿日：2019/06/18(火) 05:29:55 ID://qVkzO
>>141
名古屋の人な　俺ね、君の問題を大橋先生と混ぜないことにする。つまりね、
片桐孝洋のことをボコろうと思う。普通に顎の骨を折る。これくらいで警察来るか？
一般市民とかさ、普通にさ、俺らの秘密なんだけどさ、日本人なんて復活ねーから。

86 ：
【出資】松本卓朗 人工知能詐欺【注意】
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/rikei/1560859403/

87 ：
最近、Sympy 使い始めたけど、みんなどんな計算ツールを使ってるの？

88 ：
>>47 そうそう、Sympy で量子プログラミングができるなんて驚いた。

SymPy で量子プログラミングを体験してみましょう
https://qiita.com/openql/items/e5b98bcd13fb4f0b6d59

「量子コンピュータが人工知能を加速する」を読んで、数式を使わずにPythonでその概要を説明してみた
https://qiita.com/onhrs/items/aa0aa181c27743956689

89 ：
たぶんネタだろうけどマジレスしておくと
量子コンピュータと量子プログラミングは別物
ボウリングとボーリングくらい違う

90 ：
>>89 知らんがな、簡単に説明してくれると助かる。

ちな、ボウリングとボーリングは同じだろ。 勿論言いたい事はわかるが。
どっちも検索するとボーリング場が出てくるぞ。 スペルなんてどうでも良い事。

91 ：
もしかして、アニーニングとか言ってた人？ アニーリングだよ。

アニーリングとは金属の焼きなまし。
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%8B%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0

だから断熱処理なんて言葉も出てくる。

92 ：
量子コンピュータの特徴を活かして高速な演算を行わせるためのプログラムを作成する手法を量子プログラミングと呼び、
従来式のコンピュータ上でもエミュレートできるけど演算の高速化などのメリットは量子コンピュータでしか享受できないので
量子コンピュータを使える環境がない人には実際のところ無意味、という認識で合ってる？

93 ：
>>92 そんなことはないだろう。 量子プログラミングは、量子コンピューターの動き(波動)をシミュレートしてプログラミングしてるわけだから、似たような結果を出せる。勿論スピードは遅いが。

94 ：
ASICとかFPGA使わずにCUDAしてるようなもん？

95 ：
従来式コンピュータで量子プログラミングを使うことで新たに実現可能になることがあるの？

96 ：
SLCのSSDがMLCのSSDになるくらいの性能アップ

97 ：
いろんな形態のプログラミングがありそうだが、むしろASIC やFPGAの中の回路まで書いて、電気顔路を動かしたのと同じ結果を得るような感じでは？
ゲートをつないだりしてるから。

非ノイマン型のプログラミングと言えるのかもしれないけど。
自分の予想では量子コンピューターが普及する前に多値メモリのコンピュータが出てくるんじゃないかな。 或いはFPGAまで踏み込むかもしれないけど。

98 ：
https://i.imgur.com/ElAdCpl.jpg

99 ：
>>91
>>79

100 ：
初心者です。バカっぽい質問で恐縮ですが、深層系で新しい構成のモデル考える時って、その構成の中の各レイヤーで一体何がなされてて、だからこういう構成なんだ、ってわかって組み立てるものなの？

四苦八苦しながら調べてはいるんだけど、どうもその辺をスパッと解説したものは無いというか、経験則から探し当ててるような印象を持ってしまうのだけど、研究者とかはちゃんとセオリーわかってて目的が実現できるモデルの構成考えてるんだよね？


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