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1001コメント316KB

人工知能のアルゴリズムを教えて下さい

レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。
0001デフォルトの名無しさんNGNG
Ｃ言語＆Ｃ＋＋で作りたいと思ってます
0851デフォルトの名無しさんNGNG
>>847
すれの話題と直交している。
0852デフォルトの名無しさんNGNG
なつかしいっす・・・。AIって言葉最初に聞いたのがDQ4ですた。
ところでAIってなんですか？

#include <stdio.h>
main(){
int i,n; char szbuf[256];
char szCommand[][30]={"0: がんがんいこうぜ\n","1: いのちだいじに\n","2: じゅもんつかうな\n"};
for(i=0;i<3;i++){printf(szCommand[i]);}
printf("めいれいしれ！ : ");gets(szbuf);sscanf(szbuf,"%d",&n);
switch(n){
case 0: printf("\tああああ は ギガデイン を唱えた");break;
case 1: printf("\tクリフト は やくそうを使った。ああああの傷が回復した。");break;
case 2: printf("\tブライ は にげだした。");break;
}
}
0853デフォルトの名無しさんNGNG
暇にかまけてニューラルネットワークを設計している者です。
現在、最適な階層構造の自己組織的生成を行う部分でいきづまっています。
ニューロンが持つシナプスの実際の数と、
シナプスの発生方針について識者に意見を聞きたいです。
0854デフォルトの名無しさんNGNG
人工知能にC++とかJavaだとか使えんの？
ダメダメ。
Lispと推論だよな〜。
0855デフォルトの名無しさんNGNG
>>853
もうちょっとわかりやすく書いてクレー
ようするにレイヤー数と結合の仕方をどう決めるかという事？
それとも動的に変化させるの？

人工知能＝LISPは２０年前までの話だぞ（ｗ
LISPは言語処理やりやすいからね。
ただそれだけの理由。
ルールベースはベイジアンネットに押されぎみ？
0856853NGNG
>>855
学習初期に限って、結合を動的に成長させてみようと思っています。
その際のシナプスの生成ルールをどうするかで上記のようなことを
悩んでいるわけです。

学習方法としてはコホーネンの拡張みたいなのを考えているのですが、
一様の結合方法(たとえば周囲n距離以内と結合しているとして計算)だと、
発火領域があんまり移動せず、機能分化がおきないので困ってしまいます。

人間の脳波とかを見ていると、時間とともにかなり高速に発火領域が移動しているようなので、結合に偏りがあったほうが知的になるのでは。
↓
人間が幼児期にシナプスが爆発的に増えるのを真似したら効果的な
偏りを持った学習系が生まれるのではないか？とか思いました。
0857デフォルトの名無しさんNGNG
なるほどね。
でも、とりあえず全結合でやればいいんじゃないの？
0858デフォルトの名無しさんNGNG
>>856
そういう知識って、どういう本とか読めば良いんですか？
話に付いて行けないので。
0859デフォルトの名無しさんNGNG
ニューラルネットという題名の本を読めばいいんじゃないかな？
0860デフォルトの名無しさんNGNG
>>859
そうですか。
明日秋葉行って買ってきます。
雨が降っていなかったら。
0861デフォルトの名無しさんNGNG
>>860
秋葉原より神田のほうがいいんじゃないかな？
0862John ◆0z.4Is5E NGNG
人工知能の話でもしたいな

ネットで頼んだほうがいいぞ
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4320027140/249-6341740-9207524
ぐぐるの２つ目
0863デフォルトの名無しさんNGNG
つーか、おれは実画像を抽象化した画像を作成するアプリケーションが欲しい。
出来が悪くて、ピカソの絵みたいなのが出力されそうだな。
0864デフォルトの名無しさんNGNG
抽象化した画像って何？
0865デフォルトの名無しさんNGNG
>>864
抽象画で検索
0866デフォルトの名無しさんNGNG
それを抽象化というのはまずいな
0867デフォルトの名無しさんNGNG
あ
0868NONAMENGNG
>>864
抽象画じゃないけど、アーロンは面白いよ。

http://www.kurzweilcyberart.com/
0869デフォルトの名無しさんNGNG
日本語の本で
ニューラルネットワークの
conjugate gradient、
quasi-Newton法が
詳しく載ってるのってありますか？
お勧めがあったらお願いします。
0870John ◆0z.4Is5E NGNG
>>869
一般的なアルゴリズムを
少し改良したものだよね？
そういうのは、論文にしか載ってないよ。
0871デフォルトの名無しさんNGNG
おそらく、禿げしくガイシュツだと思うが、アイフルのお姉さんに聞いて
みては？
0872869NGNG
>>870
そうです。バックプロパゲーションを改良したものです。
海外の本に載っているので勉強中なのですが、
日本語の本もあればみてみたいと思い
質問させてもらいました。
やっぱ、論文とかにしかないのかな。。

>>871
あたりまえですが、
「おっしゃることが把握できませんでした。」
でした。
0873デフォルトの名無しさんNGNG
>quasi-Newton法が
こっちはニュートン法がベースだろ
0874デフォルトの名無しさんNGNG
ニュートン法より、バックプロパゲーションがすぐれてる点ってどこなの？
0875デフォルトの名無しさんNGNG
>>869
こんなのがある。
http://home.att.ne.jp/delta/axl/metalbrain/bp2.html
誤差逆伝播法（の改良バージョンをまとめたページ）
0876869NGNG
>>875
リンクありがとうございます。
ニュートンのことも少し載ってますね。
参考にさせていただきます。
0877853NGNG
できた。
0878869NGNG
>>877
興味あります。
うまくいきましたでしょうか？？
0879デフォルトの名無しさんNGNG
人間を作れって宿題が出た
0880デフォルトの名無しさんNGNG
>879
一人じゃ無理だぞ？
0881デフォルトの名無しさんNGNG
人間を作るアルゴリズムを教えてください
0882デフォルトの名無しさんNGNG
>>880
今世紀中にはなんとかなりそうだぞ。
0883デフォルトの名無しさんNGNG
ジョークのセンスがたりね
0884デフォルトの名無しさんNGNG
chobitsを作れって宿題が出た
0885デフォルトの名無しさんNGNG
ちょびっつは人工無能なのでスレ違いだね♪
0886877NGNG
>>878
アドバイス通り全結合のKohonenに独自拡張を追加したものを組んで試したら、
望んでいた「脳波みたいなダイナミックな挙動を示す系」ができました。
いまのところの成果はそれだけです。
最初書いてたように動的に結合成長させたりとかはしてないです。
0887デフォルトの名無しさんNGNG
突然のsage
0888デフォルトの名無しさんNGNG
人工知能って言語データベース作ればいいんでない？
言語ひとつひとつに膨大なステータス付けていくとか・・・
0889デフォルトの名無しさんNGNG
なんとなくsage
0890デフォルトの名無しさんNGNG
>>888
知識があっても、それを扱う知恵なければ無意味。
0891デフォルトの名無しさんNGNG
感情も言葉のステータスにするってこと
例えば、"たばこ"不愉快度数+=200 とかね。
これと文法さえ覚えさせれば、人間の言葉を理解することはできそう・・・
0892デフォルトの名無しさんNGNG
>>891
世の中にはコーパスっていう便利なものがあります。
あと、その理論は1970年ぐらいにkerpさんという方が
vectorを元とする考えを提案されています。30年も前に.

欠点はたくさんーー。次元の問題、構造の問題、計算時間の問題。

例えば"たばこ"という単語に快を感じる人がいるなら（存在する）
もう非決定的な問題だよね。
0893デフォルトの名無しさんNGNG
全てを肯定する人格は簡単に作れるな。
全てを否定する人格は簡単に作れるな。
これなら非決定的にならずにすむしな。
0894デフォルトの名無しさんNGNG
脳だけの人間は存在しないように、
CPUとプログラムだけの人工知能は存在しない。
0895デフォルトの名無しさんNGNG
>>893
全てを否定することを肯定する人格はつくれますかな？
自己言及が存在することで、矛盾が存在してしまう。

非可算の香りがします。
0896デフォルトの名無しさんNGNG
「Ｃ言語による人口知能」とか無いの？本
0897デフォルトの名無しさんNGNG
>CPUとプログラムだけの人工知能は存在しない。
はぁ？
0898デフォルトの名無しさんNGNG
人工知能ができたら
５０億で買うから、できそうだと思ったら
作ってみな。
0899デフォルトの名無しさんNGNG
>>896
最近のc-magazineで特集していたみたい（アバウトな内容だけど）。

ただ、C言語のソースなら普通に検索かけたらゴロゴロでてくるよ。
探してみれ。
0900デフォルトの名無しさんNGNG
>>892
"たばこ"が嫌いというのは親（プログラマ）の模倣ってことで。
存在するorしない　肯定or否定 とかは、その言葉に関する統計とって自己修正するとか・・・
ある程度言葉を話せるようになったら体つけてやればいいし。
一番建設的なやり方だと思うけどな。
0901デフォルトの名無しさんNGNG
>>900
しかし、やはり非決定的なものになると思います。
非決定的問題を線形時間で解くことは現在NP問題等、
非常に難しい問題で、現実的ではないわけで（計算機がいくら早くなっても同じ）

統計的な処理という点ではMarkov Modelというものがありまして、
かなり古くから研究されております。
音声認識もその流れでして（HMMね）、有効であることはたしか。
でも、おそらく自然言語を意味的に理解（どういういみ？）させるのは難しい
（音声認識は音と記号）。

模倣といっても自己にも矛盾は存在するわけで、分離可能なのかという問題も考えられます。
アブダクションが確率によって生まれるのでしょうかね。
0902デフォルトの名無しさんNGNG
>>897
記憶装置と入力装置が要るって事かな？
0903デフォルトの名無しさんNGNG
>>898
今現在、学問や研究としての「人工知能」は最適化問題なども含んでいる罠。
LSIの非決定性配置アルゴリズムを持ってこられてもこまるでしょ？
0904デフォルトの名無しさんNGNG
>存在するorしない　肯定or否定 とかは、その言葉に関する統計とって自己修正するとか・・・
そのプログラムをちょっとばかし書いてくれませんか？

0905デフォルトの名無しさんNGNG
>>904
map<int,pair<int,int>> word;
if("ABC" is true) word["ABC"].first++; else .second++;

double r = (double)rand()/MAX_RAND;
if(r < true ratio in word["ABC"]) printf("%s it true\n", "ABC");
0906デフォルトの名無しさんNGNG
>>904
”犬は動物である”という言葉があったとすると、
まず、その情報源の信用度、重要度eｔｃ...を判断し、
犬、動物という言葉の定義、既知の情報との関連性、推測、遊び、etc...
それらを全て含める統計でないといけんし。
一朝一夕でできるようなレベルではないとゆう罠。
0907デフォルトの名無しさんNGNG
>>906
できても、全然意味ないし
0908デフォルトの名無しさんNGNG
唐age
0909デフォルトの名無しさんNGNG
できた！名前はマルチにします
0910デフォルトの名無しさんNGNG
>>909
マルチうざいｗ
0911デフォルトの名無しさんNGNG
(car (car (car

カラスの勝手でしょ
0912デフォルトの名無しさんNGNG
>>911
ｵﾓﾛｲ
0913デフォルトの名無しさんNGNG
□■■
■■□
□■□

F型ペントミノですが、何か？
0914デフォルトの名無しさんNGNG
>>913
ｵﾓﾛｲ…ﾉｶ?
0915デフォルトの名無しさんNGNG
<<911
cdrらん。マイセルフ。
0916デフォルトの名無しさんNGNG
人工無能に >>888 のDBを使って色んなパターンの反応を
作って、タイマーとかで独り言とか問い掛けとかさせる機能を
付け加えれば1の満足するレベルのものは出来るんじゃない？
0917潜水艇NGNG
引き上げてやろう。
0918デフォルトの名無しさんNGNG
>>916
それはダメだ。
アイフルのお姉さんは、２つもいらんよ。
0919デフォルトの名無しさんNGNG
非決定的でも、解がでりゃいいんだよ。
0920デフォルトの名無しさんNGNG
KohonenSOMの近傍決定方法で、よく近傍の範囲を徐々に狭めていきますよね？
学習中(中盤から終盤)に入力ベクトルが変更されてしまうケース
に対応するには、あれだとダメダメじゃないですか。継続学習とかできないし。

それで、そんなときでも問題なく入力の変更を織り込んで
自己組織化が可能な方法を考えて実装したのですが、激しく既出ですか？
心やさしい人工知能の専門家のかた、どうか教えてください。
0921デフォルトの名無しさんNGNG
>>919
非決定的だから、計算機で計算するのが難しいんだよ（指数時間)。
解がでるのが２億年後なら意味がなしこちゃん。

簡単に（線形時間）解がでる方法がわかれば、歴史に残るどころの騒ぎじゃないよ。
0922デフォルトの名無しさんNGNG
なしこちゃんね。
0923デフォルトの名無しさんNGNG
自己組織化ってなんかね・・・・
使えないよ。
0924デフォルトの名無しさんNGNG
根拠は？
0925デフォルトの名無しさんNGNG
実際の応用例で上手く言ったケースはないよな
0926デフォルトの名無しさんNGNG
>>905
細かいツッコミだが、
テンプレの最後の >> は
> > って離さないとダメだよ。
0927デフォルトの名無しさんNGNG
>>923
自己組織化検索とか凄いと思ったけどな。

陽に自己組織化うたっているものに、うまい成功例は少ないと思うけど、
エージェントにおける強化学習とかそのへんの分野では結構うまくいってない？
まあ、でも、実際の応用例か？といわれればたしかに微妙だけどね。
0928デフォルトの名無しさんNGNG
自己組織化ってどこにメリットがあるの？

>エージェントにおける強化学習とかそのへんの分野では結構うまくいってない？
ソースよろしく
0929デフォルトの名無しさんNGNG
皆さんは、ハロワやりました？
0930デフォルトの名無しさんNGNG
>>928
例えば、論文で良ければ

"The Biological Manufacturing System: Adaptation to Growing Complexity
and Dynamics in Manufacturing Environment", CIRP-Journal

では陽に使って対話的に利用者の意図の学習といったことを
行っていますよ。

ほかにも、集団エージェントの分野では陰に自己組織化を使うことも
多く（coevolutionとか)、最近ではロボットの自立歩行とかので使われて
いたり（実験だけどね）。
0931デフォルトの名無しさんNGNG
920!=930だね
http://www2.kanazawa-it.ac.jp/oyabu/som/
コレ読んで
0932920NGNG
>>931 読みました。私の場合、四角いマップ使ってます。
＞ベストマッチノードからある範囲に存在するノードのベクトルデータが入力値に近づくようにそれぞれのノードが持つベクトルデータを更新する．
質問したいのは、この「ある範囲」の決定方法についてです。
ある範囲をマップの半分くらいの大きさから徐々に小さくしていくという方法は利用してみたのですが、
その方法だとリアルタイムの与えられる情報を分類しつづけるにはうまくいかないのです。
こういうときに上手く使える、ある範囲の決定方法にはどんなものがあるのでしょうか。
0933デフォルトの名無しさんNGNG
931は920へのレスじゃないよ

SOM自体怪しい手法だからね。
だから、あまり上手く言ってないって書いたの
0934デフォルトの名無しさんNGNG
オリジナルSOMが糞なのはもちろん知ってます。だからいろいろ改良してるところなのですよ。
0935デフォルトの名無しさんNGNG
SOMの具体的な解説ページない？
0936デフォルトの名無しさんNGNG
このページの下にあるリンクがおすすめかと。
http://www.timestocome.com/javaai/nnsom.html
0937930 != 920NGNG
>>931
Kohonenの Self Organization Mapね。
青馬さんの言語からの印象に基づく分類とかうまくいってなかったかな。
多次元空間への写像がどうのこうのって、あやふやにしか覚えてないかも。

あれは、あれでうまい方法だとは思うけどね。（分離に対する対応)
例えば、感性情報処理とかの分野で有効な香りがするんだけどね（あいまい）
クラスタリング的なことが、対象の設定しだいでうまくいかないかと思う。

世はSVMだけど。むー。
0938デフォルトの名無しさんNGNG
ニューラルネットとか実行する時
高性能なマシンが必要だと思うんだけど
普通のPCでやってるの？
0939デフォルトの名無しさんNGNG
>>938
ニューラルネットの程度にもよると思うけど、
最近の計算機は非常に高速だよ。記憶領域も異常に広いし。

オーダの世界からみれば、多少計算機が早かろうがさしてかわりゃしない。
製品を作るのなら、また別ですが。
0940デフォルトの名無しさんNGNG
スーパーコンピューターってのは
普通のPCと比較にならないくらい速いからなぁ。

メモリは最低５１２MBくらいあったほうがいいと思う。
個人で使えそうで一番ハイスペックなのは
xeonのデュアルかな。
DELLで注文できるよ。
0941デフォルトの名無しさんNGNG
最近はLinuxを繋げてクラスタリングするのが流行りらしい。
http://www.google.com/search?hl=ja&ie=Shift_JIS&q=Linux+%83N%83%89%83X%83%5E%83%8A%83%93%83O&btnG=Google+%8C%9F%8D%F5&lr=lang_ja
0942デフォルトの名無しさんNGNG
そもそも最先端の計算機を使うには
最先端の研究を行っていない限りたいして意味がないことを念頭に。

PC以外でニューラルネットするなら、数値演算の強いチップを使わないと
意味がない。下手なスパコンよりIA-32で最適化されたコードの場合の
方が早い場合も多々あります。

ちなみに、SMPマシンにしても平行プログラムで実装しなければ意味がないですよ。
0943デフォルトの名無しさんNGNG
http://www.hpc.co.jp/IA-SCC/setup/setup02-L.jpg
こんな感じ？
0944デフォルトの名無しさんNGNG
こんなかんじ？
こんなかんじー？
こんなかんじー（アメンボの前で逃避
0945デフォルトの名無しさんNGNG
なんぞ？もうすぐ１０００age.
0946デフォルトの名無しさんNGNG
次スレ用に、参考になるページへのリンク希望
0947デフォルトの名無しさんNGNG
どんなのがいいでしょう？
完全に人工知能としての関連かな。
それとも、それに準ずるライブラリとかかな。
２chに論文検索のリンク張るのも何か変な感じがするしなあ。
0948デフォルトの名無しさんNGNG
>>947
張ってくれ
0949デフォルトの名無しさんNGNG
日本語があって無料で有名どころでしたら

ttp://search.ieice.org/ （IEICE)
ttp://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/journal/olj.html （online journal)

ですかね。プログラム関連でしたら、MATLABとか、octaveとかかな。
あと、細かいのはよろしく。
0950264よりコピペNGNG
http://k1hp1.ce.t.kanazawa-u.ac.jp/al4/
AL(Artificial Life) Task Commitee

http://www.sis.nagoya-u.ac.jp/~ari/stuff/alifesoft.html
Alife Treasury人工生命の宝庫

http://www.aist.go.jp/NIBH/~b0616/Lab/Links-j.html
Applets for Neural Network and Artificial Life (japanese)

http://www.hip.atr.co.jp/~kim/TIERRA/ALife/alife.html
Artificial Life Link

http://www.teo-world.com/main_g.htm
TEO WORLD TOUR

http://www1.fctv.ne.jp/~ken-yao/Artific.htm
人工生命(KenYao'S HOME)

http://www.obihiro.ac.jp/~rhythms/
生命を考える(ホーム)
レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。