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【統計分析】機械学習・データマイニング8©5ch.io

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0001デフォルトの名無しさん 転載ダメ©2ch.net2016/05/30(月) 14:28:15.04ID:lmnfFsu1
何でもいいので語れ

■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/

前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング7
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1460535528/
【統計分析】機械学習・データマイニング6
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1455651930/
0153デフォルトの名無しさん2016/06/09(木) 23:16:24.24ID:Ldnb3Sh9
素人エンジニアの間で
投資×ディープラーニングが盛り上がっているのを
生暖かい目で見ている
0154デフォルトの名無しさん2016/06/09(木) 23:22:37.09ID:SS3PJg9r
>>152
お前も馬鹿か
0155デフォルトの名無しさん2016/06/09(木) 23:45:32.82ID:WS/bpjg2
（笑）
0156デフォルトの名無しさん2016/06/10(金) 00:40:32.61ID:4Cl/388C
DQNにFXやらせてみたけど全然ダメ。
取引しないのが最善手だと学習しちゃう。
真理なのかもしれない。
0157デフォルトの名無しさん2016/06/10(金) 01:59:47.27ID:Xu3Q8PMQ
FXは難易度が異常だから、株なら少しはマシかもな
0158デフォルトの名無しさん2016/06/10(金) 12:36:09.68ID:yEGZMfCQ
DeepMindかどっかが、「やらないのが最善」という学習を防ぐ技術を開発していた気がする。
0159デフォルトの名無しさん2016/06/10(金) 16:27:27.71ID:R3lGWxox
Extreme Learning Machineいじってるやついる？
0160デフォルトの名無しさん2016/06/10(金) 23:00:01.35ID:/w5qBRYP
>>145 バグ見っけ #{
#w2 = matrix (w.2 [[i]], nr = length (w1), nc = length (w3));
w2 = t (matrix (w.2 [[i]], nc = length (w1), nr = length (w3)));
#} たまたま対称行列に近かったので結果が変わらない分タチが悪い
キリがないので新しいバグを見つけてももう書きません

>>150 そのそも他の人が何を使ってるのかも知らない池沼だけど
自分の場合は、MomentunSGDはパラメータが二つ必要と怒られて
パラメータが一つでいい方法で収束が早いのを使ったよ
中身はオイラー法改ということぐらいしか知らない

自分の常識は世界の非常識だけど、通常の常微分方程式の数値計算では
lsodaかルンゲクッタのどっちかでうまくいけば良しと思っている人が多い気がする
最初に試すのはどっち？ということに関しては使い慣れた方では？
ヒトというのは多少良いぐらいでは新しいものに乗り換えないらしい
スレ違いだけど: Linuxに勝てなかったPlan 9 − ＠IT
http://www.atmarkit.co.jp/news/analysis/200902/09/future.html
0161デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 06:36:28.76ID:Lft7k7ig
>ヒトというのは多少良いぐらいでは新しいものに乗り換えないらしい
ということは、乗り換え続ければ、シンギュラリティが起こることね？
0162デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 12:48:37.07ID:hBL0iHmr
>>150
最近見るサンプルだと、むしろ RMSprop ばかり使われてる印象だが
0163デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 12:59:56.64ID:YCY5eb9V
>>162
sampleではAdamやRMSpropをよく見かけるが、
論文中では最近でもMomentumSGDが使われてる印象がある。
大規模なImagenetだと特に
0164デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 17:48:59.76ID:JU9k/El9
Chainer派が減ってるように感じるのは気のせいか？
0165デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 18:54:40.76ID:e45U+qMQ
気のせいじゃない
世の中すべてgoogleに寄ってる
0166デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 19:06:32.14ID:uqzo+r9w
>>164 TensorFlowが出てから、勢力がみるみるうちに無くなってしまった。
0167デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 20:07:47.87ID:uegKPJVI
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0168デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 20:30:50.28ID:YCY5eb9V
Chainerのほうがtfより進んでると思うんだがなあ。
0169デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 20:32:26.15ID:e45U+qMQ
おまえすごいな
両方理解して優位点分かってんのかよ
0170デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 22:05:18.87ID:n+6FlSA7
>>162 >>163
Keras のサンプルは RPMProp だったな。SGD 系の方が皆に知られているから分かりやすい、という程度の理由じゃないかな。

>>164
気のせいじゃない、自分のまわりの Chainer 派はみんな TensorFlow に乗り換えやがったw
現実問題として、最近はお客さんが TensorFlow の名前くらいは知ってるからな、仕方がない。泣く子とグーグルには勝てんw
0171デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 22:24:00.70ID:n+6FlSA7
>>168
Chainer は未だに分散に対応できてないでしょ。
趣味でやるならともかく、企業レベルだとそれだけで勝負にならない。

>>169
このスレの住人なら、両方とも使ったことくらいならあるでしょ。Caffe, Torch, Theano あたりも。
0172デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 22:29:38.74ID:PEhHwJ/Q
chainer は昨年末くらいからアップデートを繰り返されて使う気が失せた
0173デフォルトの名無しさん2016/06/11(土) 23:39:10.16ID:1rbAcpRy
小数点以下で関数を変えるな
0174デフォルトの名無しさん2016/06/12(日) 00:02:36.72ID:8Rsz5yWA
よし、あえてここで俺がcommon lispでフレームワーク作る
0175デフォルトの名無しさん2016/06/12(日) 06:32:34.63ID:9Yu7iVS3
>>172 今　どのくらいまでアップデートしてるのかな？　172さんの言うよう
にアップデートを繰り返されて使う気が失せたので全然、見てない。
0176デフォルトの名無しさん2016/06/12(日) 07:23:35.39ID:vVZR4K/C
>>130 物理や数学との違いの一つとして多くの方言があるように思う
ターゲットの問題の多様さや人口の多さに起因しているのかもしれない
例えば、同じ自然言語をターゲットにした研究者でも言葉が通じなかったりする
word2vec Explained: Deriving Mikolov et al.’s Negative-Sampling Word-Embedding Method | Omer Levy
Omer Levy](http://wp.me/2zQFd
> We found the description of the models in these papers to be somewhat cryptic and hard to follow.
「word2vecイミフ過ぎwww 人間の言葉で書き直したった」盛りましたすみません
目抜き通りで日本人の名前をを見ることがないのは事実かもしれないけど
裏通りに入ると日本人村があったりする
>>65 で挙げた論文はモントリオールのチームだと思うけど普通の物理や数学よりも
日本人密度が高いように思う
ヘシアンの負固有値の数が標高が下がるにつれ少なくなることを観察して
標高の高いところの極値をスキップしやすいオイラー法改を提案している
>>147 に関係した話題だと思う
0177デフォルトの名無しさん2016/06/12(日) 08:54:04.48ID:hE/WfIPg
しらみ潰しで済むなら、それに越したことはない。
0178デフォルトの名無しさん2016/06/12(日) 20:55:47.50ID:vVZR4K/C
つながり見っけ

裏道どころかタイムズスクエアの真ん前にいたんですね
前のスレッドで「現在のDNNにおける未解決問題」というスライドを挙げたんですが
スピングラスの下りでの元ネタの一つです
Open Problem: The landscape of the loss surfaces of multilayer networks
http://www.jmlr.org/proceedings/papers/v40/Choromanska15.html
> Earlier theoretical analysis, conveniently reviewed in Dauphin et al. (2014), suggest the
> existence of a certain structure of critical points of random Gaussian error
> functions on high dimensional continuous spaces.
> ...
> Nevertheless they provide no theoretical justification for the existence of this connection.
読んでないので憶測ですが、Dauphinさん達の観察したモース指数と標高の関係を
スピングラスを使って導けるよという趣旨のようです
そのDauphinさん達の仕事です
Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization
http://arxiv.org/abs/1406.2572
これも読んでないのですが、これを紹介しているブログを読むと
>>65 の路線をそのまま発展させたか整理したもののようです
No more local minima?
http://blog.terminal.com/no-more-local-minima/

>>65 は悪乗りで書いたんですが、色々とつながり勉強になりました
灯台下暗し
一旦突破口を見つけるとイナゴのようによってたかって片付けるNN48恐るべし
0179デフォルトの名無しさん2016/06/12(日) 21:10:53.11ID:YWOQehEL
がんばって論文書いてくれ、IEEEに載ったら読むよ
0180デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 09:06:38.42ID:BCwySWZU
Kerasまたインターフェース変えてこないか心配で、あんまり使い込みたくない
0181デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 12:41:49.40ID:EYgzInPD
Tensorflow使う人ってやっぱLinux？
0182デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 13:10:11.42ID:WTHdbxNZ
試行はMacで運用はLinuxじゃね
0183デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 15:56:14.67ID:Xq6/eTzo
>>181
windowsでvm linux
0184デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 21:14:51.58ID:1ohehUTc
>>181
仮想マシンもいい選択だと思うけど、こういう作戦はどうかな?
0. リナックス箱を買う
三万も出せば十分な箱が買えるのでは？
スマホだとセキュリティ上の制約が多いので不合理かも
ラズパイだと別の世界に行ってしまうかも
1. 開発はリナックス箱
天才以外は小さなデータを使った試行錯誤があると思う
コードの大部分は定型化しにくい雑多なデータ処理でバグの宝庫
2. 本ちゃんはクラウド
使った事ないけど高い機械を買うより安上がりでは？
結局、ここで仮想マシンを使うことになるのけど（ちゃんちゃん）
0185デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 21:22:08.10ID:1ahkFkzd
金あるならMac買った方が早い
0186デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 22:19:08.33ID:aVrC9ogK
俺はVPSで月１０００円のマシン借りてそこで適当なスクリプト動かしてる。
AWSとかでもいいんだけど、いくらになるかわからないからな
0187デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 22:35:39.45ID:R0RMs4bq
データ分析はやっぱり手元で軽く試して可視化までできないと面倒臭いよ
個人の勉強レベルならたいてい小規模な試行錯誤止まりでデスクトップで十分完結するレベルだし
0188デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 22:36:36.39ID:rH9xeHNR
>>186
公開しないのであればローカルでVM動かしたほうが費用も性能も良いんじゃない？
0189デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 22:46:04.11ID:R0RMs4bq
>>188
大規模な分析やるなら一時的にAWSでインスタンスを沢山立てて
早く結果出してすぐ止めるというのはよくある使い方だよ
マシン1台でバッチ処理に10時間かけるのも10台使って1時間で終わらせるのも費用は同じだからな
月契約のVPSだとそういう使い方できないからほとんどクラウドのメリットはないけど
0190デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 22:47:21.65ID:fedZzlGv
機械学習をローカルでやったら、時間かかりすぎでしょ
0191デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 22:52:09.92ID:fedZzlGv
GoogleのCloud Machine Learning使ってる人いる？
0192デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 22:52:27.53ID:+VixTmhk
仮想ＰＣはもうlinuxのインストールでつまづいた
0193デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 22:55:38.24ID:fedZzlGv
>>192
VirtualBoxをダウンロードしてきて、
ここからVHD落とせば、インストールする必要ないよ
https://www.ubuntulinux.jp/download/ja-remix-vhd
0194デフォルトの名無しさん2016/06/13(月) 23:33:32.61ID:1ohehUTc
>>186 は魅力的な気がする
自分の案だと箱代に三万円かかってしまうけどこの方法だと半年六千円で済む
日本の都市部では場所代が高いけどその心配もない
バッテリーが爆発する心配もない
トイレでテストランすることもできる
問題は出力をどうするか？だと思うけど
tensorboard等で済むなら検討する価値ありでは？
面倒くさいかな？
クラウドに持っていった時には避けられない問題なので二度手間にはならないかも
0195デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 00:03:37.77ID:FEt974t9
最初は普通に AWS でやればいいじゃん…
0196デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 01:48:54.46ID:PqQxjTVo
このスレはそんなに大量のデータを処理するようなことをやってる人もいるんだな
俺はそれ以前でつまづいてる
0197デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 08:49:59.87ID:E/X2uVE+
Twitterクロールした結果をmongoDBに格納してる人が多いみたいだけど何で？
Sqliteじゃダメなの？
0198デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 09:51:34.97ID:WBTeiyy3
>>157
カブドットコム、ＡＩで調査リポート　中小型銘柄を１分で
http://www.nikkei.com/article/DGXLASGF09H15_Z00C16A6NN7000/?dg=1
0199デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 12:30:43.15ID:GDTle/SJ
>>197
・JSONを無加工で突っ込めるから
・意識高い系の間ではRDBダサい時代遅れみたいな風潮があるから
ドキュメントDBはシーケンシャルリードがクソ遅いからデータ分析には向かないよ
とりあえずドキュメントDBに溜めとく場合はあとでバッチで列指向DBとかにロードしてから分析にかけるのが定番
0200デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 12:32:28.46ID:uCIWlGCy
>>197
多くても安心w
スキーマレス
0201デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 12:41:47.97ID:usFCVOE6
twitterってクロールしても、ゴミしかなくね？
0202デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 12:49:45.76ID:UOEP8MuS
MongoみたいなドキュメントDBはWebアプリとかで大量の個別の更新を並列にさばくのに適していて、
ただ溜めるだけならJSONをスキーマレスでそのまま突っ込めること以外にはあまりメリットはないよ
分析を第一に考えるならPostgreSQLのjsonbに突っ込むのがバランスいいんじゃないかな
スキーマレスだしSQLの機能性を犠牲にしなくていいし読み出し速いし
もっとガチな規模だとRedshiftとかHBaseとかになるけど
0203デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 13:05:11.47ID:FEt974t9
Spark, Presto とかの分散型で分析するなら MongoDB はコネクタがあるので選択肢の一つにはなるかも
自分は Cassandra 使ってるけど
0204デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 15:56:51.11ID:Xw3W+KJl
>>201
良く気付いたな
えらいぞお前
0205デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 17:06:29.98ID:Z6F3Hcel
Twitterも数年前までは面白いbotがあったけど、いまは何もないな。
0206デフォルトの名無しさん2016/06/14(火) 22:26:37.72ID:E/X2uVE+
参議院選挙期間中は大学教員は政治活動禁止らしいのだが
Twitter Botが勝手に政治発言するのは良いよね？
https://twitter.com/beliefjustworld
0207デフォルトの名無しさん2016/06/15(水) 01:14:06.56ID:si8IeJpA
プログラム間違っててもバックプロバケーションは誤差が低下していきやすいのは何でなんだ
0208デフォルトの名無しさん2016/06/15(水) 05:37:12.35ID:khLjIJ21
>>207
間違いによるんじゃね
0209デフォルトの名無しさん2016/06/15(水) 22:34:12.83ID:rC9K6t2a
ツイッターネタ: MachineLearning: search results - twitter
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/search?q=twitter&;restrict_sr=on
この中ではバックプロパガンダが気になってしょうがない
>>208 に一票で関連性は？だけど題名が面白いので
Learning to learn by gradient descent by gradient descent
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/4o50wh/160604474_learning_to_learn_by_gradient_descent/
レディっとはよく知られていているのでもう貼らないけど
興味が持てて短文が多いので英語の学習教材としていいかも
0210デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 11:49:49.56ID:DHRGSGv5
これからは人工脳SOINN
0211デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 17:28:44.45ID:Z9Ymgj5s
SOINNをNGに入れることにした
0212デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 20:00:25.05ID:MxTb5Tiu
テスト

SOINN
0213デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 21:09:18.99ID:oGfcIJpE
活性化関数が曲線だとどの層にどんな影響してんのかよくわかんね
0214デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 21:19:07.18ID:9I7kzKqq
$◯!NN
0215デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 22:26:36.62ID:7+eHqEpf
>>213
自分で活性化関数を線形にした時とシグモイド関数とかにした時で試してみれば？
0216デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 22:44:14.94ID:MLohMZBM
交差検証の定義についてですが、たとえばA〜Jに分類される10個ずつ計100個のデータを5分割で検証する場合、
A1〜8、B1〜8…の80個で学習してA9〜10、B9〜10…の20個で評価
…
A3〜10、B3〜10…の80個で学習してA1〜2、B1〜2…の20個で評価
とするということで合っていますか？
0217デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 22:51:25.97ID:7+eHqEpf
>>216
ABで評価C-Jで学習
BCで評価D-Aで学習
とかで良いんじゃないの？
て優香5分割なのに何で10分割してあるの？
0218デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 22:55:03.40ID:7+eHqEpf
>>216
A-Jに分類されるのか

全体からランダムにサンプリングして5グループを作って
4グループで学習して残りで評価とかじゃね？

均等に分けると人為的じゃないかな
0219デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 23:19:31.13ID:aIqlEthT
>>218
復元抽出でグループ作るって意味ならそれ交差検査じゃなくてブートストラップじゃないの
0220デフォルトの名無しさん2016/06/17(金) 23:45:05.46ID:7+eHqEpf
>>219
復元しないで
0221デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 00:03:19.58ID:2jG1WJNX
>>217-220
ありがとうございます
どこに分類される(べき)かは気にせずに完全にランダムで5分割すればいいんですね
4グループで学習して1グループで評価(学習は5グループではない)を5回というのは合っているのですね
0222デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 03:08:06.27ID:2u2TtX6Z
>>221
実装上はシャッフルして5等分とかでいいかも
評価用を変えて5回評価するのであってる
0223デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 10:00:15.32ID:H0ncRBu0
>>216
A〜Rもやっておけよ。
0224デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 13:18:12.02ID:EM/kokpy
どうでもよすぎ、ワロタ
0225デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 14:42:02.09ID:NWJllLuh
大体お前ら研究者でもなければ仕事で使うインテリジェンス層でもないんだろ？
単に流行ってるから俺もやってみるかな？ってなノリだろ？
いや、レスのレベル具合で分かるんだよ素養があまりにも無さ過ぎるからさ
だからさ、もう無理するな門外漢は目の前のやるべきことに集中しろ悪いこと言わないからさ
0226デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 14:43:45.65ID:NWJllLuh
AI開発ってのは正に蛇の道ぞ
一度足を踏み入れたら最後、未来永劫抜け出せない
罪深き深遠なる道ぞ
0227デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 15:01:27.20ID:2u2TtX6Z
>>225
研究者とかがこんな所で情報探してるようじゃダメなんじゃね？
0228デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 15:09:10.79ID:WWUvrdor
>>226
こっちだよー
あんよがじょうずねー
0229デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 19:12:00.11ID:jRk17pG3
>>227 まあ、この人にでも　@odashi_t
0230デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 20:34:07.54ID:MgIuUCQx
俺自身は馬鹿だから、AIに相場を学習させてぼろ儲けしたい
という夢を見ている
0231デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 21:15:26.20ID:fQZoZn4T
>>230
例えば？
そもそも自分でやらずとも既にそういうツールはあるのに何故自分でやるの？
0232デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 21:16:58.31ID:4jeLN70B
楽して金を儲ける、夢だわな
0233デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 22:10:24.35ID:MzZYONo7
>>231
そんなツールあったっけ
0234デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 22:36:33.88ID:af3ry9Dc
ウォール街でやれ
0235デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 22:57:39.04ID:NWJllLuh
>>233
横川毅 | 高度なAIが人に変わって投資する時、わたしたちはAIを感情で選ぶ
http://wired.jp/innovationinsights/post/cloud/i/ai-day-trading/
深層学習活用のアルゴリズム投資をモバイルファーストで、キャピタリコが本日ローンチ
http://jp.techcrunch.com/2016/03/11/capitalico/

オープン・フリーのFX自動取引システム「jiji」
http://jiji.unageanu.net/

ご意見は↓まで
jiji - うなの日記
http://unageanu.hatenablog.com/category/jiji


国産だとこの辺りとかいい感じかな
0236デフォルトの名無しさん2016/06/18(土) 23:14:49.29ID:MzZYONo7
>>235
Capitalicoはアルゴリズムを学習して見つけ出すのではなく、
教師データが自分の判断なので結局考えてるのはAIではなく自分
jijiもMTなんかと同じくアルゴリズムを考える作業は自分でやる
0237デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 00:46:31.32ID:kW3tl/5G
それ言っちゃうと現在AIと言われているものは結局全て人間の判断で選択・淘汰されるから
結局考えてるのはAIではなく自分
0238デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 00:55:39.11ID:z7Col3bo
だな
0239デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 01:05:23.42ID:Pvhhv3ig
たしかにそうなんだよ
つまり、投資のAIに求められるのは人間の判断能力を超えた結果を出すこと

画像判別のように人間でも分かるようなことを学習させるのではなく、
人間に分からない判断の部分をAIに任せられなきゃいけない
アメリカのヘッジファンドなんかはその壁を越えた結果を出している会社もあるが、
そういうところはもともと投資の判断能力が高い人材が揃ってるので当然とも言える
0240デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 01:19:19.26ID:Pvhhv3ig
と書くとなんか無理難題のようだけど、結局値動きの予測という他とはあまり変わらないこと
Capitalicoのアプローチが特殊すぎるだけ
あれは値動きを予測してるんではなく、データの作成者の考えを推測してるから
0241デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 10:26:13.13ID:mQSmaNF1
相場ってさ、参加者の心理の集合体なんだよね
とどのつまり値動きってのは個々人の考えの結果でもあるんだよ
だから単なるデータとしての値動きを予測するのは何の意味も成さずそもそもそれは不可能でもある
だからCapitalicoのようなアプローチが王道であり合理的でもあるんだよ
0242デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 11:54:13.77ID:Ax0ZGtFU
>>241
心理の集合→単なるデータではない→Capitalico
この論理展開が不明

心理学はデータを基にしていない？
単なるデータではない→Capitalicoこれは何で？
0243デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 13:24:51.68ID:FcRMVkwk
ここは sonin と fx のスレかよw
0244デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 13:37:27.55ID:B48ze9nc
soinnはDLよりすごい方法と企業にプレゼンしているからしょうがないね
0245デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 15:23:53.57ID:ZDqZVbmO
DLより凄い線形代数
0246デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 15:24:30.88ID:HkGBs2hx
ダウンロード？
0247デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 18:19:43.24ID:a6Z0TtQn
最近ML勉強しようと思ってtensorflow始めたんだけど
これ最適化とか勝手にやってくれ過ぎて勉強出来てるのか不安
0248デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 18:33:08.00ID:RHKUb8mk
実際畳み込みNNを出来たって言ってるやつの何割がフィルタの最適化を理解してるんだろうか
0249デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 21:26:53.95ID:HkGBs2hx
最低化の部分に謎のノウハウが詰まってるから
ライブラリしか使ったことないやつはバックプロバケーションの難しさとかわからんと思う
0250デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 21:44:42.84ID:AwG7bu8F
うー我慢できない
>>206 thanks a bot!
あーこれも我慢できない
> SOINNは赤ちゃんが吸うためにあるんやで〜
ごめんなさいバックプロパガンダにやられてしまいました
0251デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 22:18:17.65ID:iyAGOg4S
「SOINNは、ありまぁす」
にならないだろうね？
0252デフォルトの名無しさん2016/06/19(日) 22:55:05.89ID:G3KLjcK6
>>247
SOINN があるから大丈夫！
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