★カオスニューラルネット研究会★

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140名無しさん@1周年:2001/08/05(日) 03:45
いくらCPUが速くなろうと、
超並列処理の権化ともいえるニューラルネットを、
シーケンシャルな処理でシミュレーションする限り、
焼け石に水。
141名無しさん@1周年:2001/08/05(日) 03:59
メモリ上の1バイト分の大きさの回路でニューロン1個構成できたら
10^8このニューロンを並列処理できるだろうね
クロックの数を同じとしたら,シーケンシャルだと10^8倍時間かかる
142名無しさん@1周年:2001/08/05(日) 14:37
νMOS(ニューロンMOS)っていうトランジスタ
がありましたね〜
143名無しさん@1周年:2001/08/05(日) 16:48
>>142
ほんと?
144名無しさん@1周年:2001/08/16(木) 03:07
いつだって少しの未来が予測できれば
真実は手に入れられるはず
145名無しさん@1周年:2001/08/16(木) 10:21
カオスは短期予測なら可能ですよね?
146 :2001/08/16(木) 12:59
漁師コンピュータがあればいいのさ
147名無しさん@1周年:01/09/05 04:05 ID:b00liTrE
カオスニューラルネットってなんのためにカオス使っているの?
148名無しさん@1周年:01/09/18 02:56 ID:qw7VZ8t.
生体の神経細胞にカオスがあるから?
149名無しさん@1周年:01/09/21 20:20 ID:bHEwXyGo
カオスなくても一緒なのでは?
150名無しさん@1周年:01/10/24 01:05 ID:iyj+rTz4
一緒です
151名無しさん@1周年:01/10/27 22:51 ID:AppzSvU7
そんな感触受けます。カオスを単なる乱数との違いを自覚した解説文を見たことが
ない。勉強不足なのかな?
152名無しさん@1周年:01/10/27 23:54 ID:/3kdFE7Z
カオス=混沌
乱数マイナス混沌、イコールなに?。なんらかの秩序?
153名無しさん@1周年:01/10/28 02:34 ID:MRQ2psWk
乱数ニューロンって聞かないね
154名無しさん@1周年:01/10/30 02:16 ID:QEOLqrnl
それはボルツマンマシンなのでは?
155名無しさん@1周年:01/10/30 17:54 ID:/FwX0GmH
カオス工学はうさんくさいぞ。カオス自体は面白いかもしれないが、
いったいなんの役に立つの。
156名無しさん@1周年:01/10/31 07:01 ID:nLweef/f
なんだろ
157名無しさん@1周年:01/10/31 09:04 ID:O04odJZs
現在経済学部に在籍している女です。

卒論でニューラルネットで株価を予測したいんです。
で、SNNSっていうアプリケーションソフトを見つけたのですが
いまいちインストールに手間取ってます。
windows対応のなんですけど、X-serverのインストまではできたのですが
それから先がうまくいきません。

Then, add the bin directory of this SNNS distribution to the PATH
system variable.

この文の意味がわからないのですが、どなたかご存知でしょうか?

もう一つこの後なんですが、dspとmakefileをコンパイルしても
fatal error C1083: インクルード ファイルがオープンできません。'config.h': No such file or directory
というエラーメッセージが出てしまいます。

どのような操作をすればよいのでしょうか?
お手数かけますがお願いします。
158名無しさん@1周年:01/10/31 17:42 ID:TauGCWCo
>>157
マルチポスト
159ななし:01/11/01 10:50 ID:K9NuwC5i
ということはネタ?。だから誰も相手しないの?。

まあ、一応答えとくか。
>Then, add the bin directory
読んで字のごとくだ。経済学部だったら英語得意だろうに。
PATH環境変数にSNNSのbinの位置を指定するんだね。シス
テムプロパティの詳細に設定するところあるよ。

>インクルード ファイルがオープンできません。
これは検索パスが通ってないか、config.hが生成できて
ないんだろう。config.hを生成してからmakeしないとだ
めだね。makeの仕方を探して読むか、makefileの中身を
読むんだね。

ネタの場合を考え、sageとく。
160名無しさん@1周年:01/11/01 14:02 ID:nOh4PqQJ
自分の知識をひけらかすのはやめたほうが...
マルチポストだし
161名無しさん@1周年:01/11/06 09:13 ID:ILbwfU8g
かおすかぁ
ニューラルネットに利用されてるの?
162名無しさん@1周年:01/11/06 20:49 ID:/e3jUqYF
たしかカオス予測とかあったような気もする
163名無しさん@1周年:01/11/18 01:56 ID:ooS3Bi3u
ヒトの神経細胞モデルとして、カオスニューラルは適確?
164名無しさん@1周年:01/11/18 02:30 ID:jZfjUXac
イカとしてはいけてる
165名無しさん@1周年:01/11/18 18:52 ID:HNQzBCxH
ヤリイカっておいしいの?
166名無しさん@1周年:01/11/20 12:42 ID:BEq2H5as
ニューラルネットには、なぜシグモイド関数を使うのですか?
167名無しさん@1周年:01/11/26 02:56 ID:hCaTU7ku
昔からいわれてるけど,はんか性が高いから
168名無しさん@1周年:01/11/26 03:21 ID:ZTS9iOOd
>>165
イカくさい。それが好きなら別に止めないが。
169名無しさん@1周年:01/11/27 13:58 ID:Tsj33sxh
大木凡人
170名無しさん@1周年:01/11/27 18:52 ID:HPu1t/iw
あいはら先生だって!
171_:02/01/19 22:33 ID:PN40PaGl
>>166
任意の関数を近似できるから…
167嘘つくな
172名無しさん@1周年:02/02/08 21:08 ID:wS7kwPth
まじで?
173名無しさん@1周年:02/04/16 16:18 ID:5NsRnsTt
ここって量すれ?
174名無しさん@1周年:02/04/21 18:43 ID:ZakHQJWe
結局なにか成果は得られたの?
175名も無きマテリアルさん:02/04/25 23:59 ID:tNWnqezt
>>166
>ニューラルネットには、なぜシグモイド関数を使うのですか?
 個人的な感想ですが、シグモイド関数が便利なのは、関数の
形態としての、一定、発散、線形変化、収束(飽和)がすべて備わ
っているからじゃないかと思います。無いのは周期性。だけど周
期性はニューロンの数で補えばよいみたいなからくりがありそ
うですね。直感的な話で厳密な証明などは無いのですが。。。
176名無しさん@1周年:02/04/27 23:18 ID:69YWz1+e
あなたは研究者?
177名無しさん@1周年:02/05/14 22:46 ID:keMtEsBh
>>166
一番の理由は証明しやすいから.
BPが擬似的な最急降下法になるということを証明してみればわかる.
178名無しさん@1周年:02/05/16 19:16 ID:oWmDKPGO
文脈情報に依存する連想記憶モデルつくりたいんだけど、
文脈パターンをどうやってつくるか考え中。
179名無しさん@1周年:02/05/26 03:04 ID:aHLkd48t
だれかsupport vector machineのVapnikさんの
名前の読み方を教えてください。
180名無しさん@1周年:02/05/26 11:08 ID:vH4suEMP
普通に読めばバプニックなのでは?
いや、適当に言っただけだよ
181名無しさん@1周年:02/06/26 22:09 ID:YAjaWicu
文脈って文章
182名無しさん@1周年:02/12/29 04:07 ID:07fHu6Fr
age
183山崎渉:03/01/11 08:15 ID:NaLJZZUj
(^^)
184山崎渉:03/01/18 14:18 ID:c3f/l9l4
(^^)
185山崎渉:03/03/13 14:22 ID:ezzk8Fhe
(^^)
186山崎渉:03/05/22 00:35 ID:z4HA051A
━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅(^^)]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
187山崎渉:03/05/28 14:30 ID:/6YB7YdC
     ∧_∧
ピュ.ー (  ^^ ) <これからも僕を応援して下さいね(^^)。
  =〔~∪ ̄ ̄〕
  = ◎――◎                      山崎渉
188山崎 渉:03/07/15 13:06 ID:RDs8FXK6

 __∧_∧_
 |(  ^^ )| <寝るぽ(^^)
 |\⌒⌒⌒\
 \ |⌒⌒⌒~|         山崎渉
   ~ ̄ ̄ ̄ ̄
189山崎 渉
    (⌒V⌒)
   │ ^ ^ │<これからも僕を応援して下さいね(^^)。
  ⊂|    |つ
   (_)(_)                      山崎パン