ニューラルネットワークの将来性

あると思いますか？？
これを道具に脳型コンピュータ、
実現可能かどうか？？

ないに1票

嘉数先生の本でも読んでれば？

嘉数先生って↓ですか！
http://junji.complex.eng.hokudai.ac.jp/staff-jp.html

うちの横の講座の教授だ。。。
何か本書いていたんだ。。。

彼は研究者じゃありません。政治屋さんです。

>>5
詳しいな。

>>4
>>5
北大生？？

あぼーん

あぼーん

>>7
そうではありませんが、彼は典型的な政治屋ですな。
若いときからそうですよ。まあ、この業界はこういう人が生き残るんでしょうな。

あぼーん

つまり10は蹴り落とされたと。

>>12
どっちもどっち。どうでもいい人たちってとこじゃないの。

あぼーん

どう考えたってスカラー電磁波って、
ニコラ・テスラのパクりだろ。( ﾟДﾟ)
http://plaza16.mbn.or.jp/~satchel/

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　|（　　＾＾ ）|　＜寝るぽ（＾＾）
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あぼーん

　ポップフィールド型ＮＮで画像認識させたりとかは結構昔から
使われていたし、実績も有ったと思う。だからセンサーとかでは
ぼちぼち程度に使われると思う。

　ロボットの学習とかに関してはちょっと前までＧＡ（遺伝的アルゴ
リズム）を使った学習とかが全然使い物にならなかったようだけど、
進化モデルの変更によって状況は良くなっているようです。
　特に後者に関してはハードの発達ではなく進化論モデル（棲み分
け理論の採用）の変更で解決したという事で意義は大きい。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　./ｰ二�e ｀ﾞ `ﾞ ﾞ｀ヾヾヾヾヾヾヾヾ､ｼﾅヘ
　　　　　　　　　　　　　　　　　　仁一彡　　　　　　　ﾞ､ヾ､ヾヾ ﾞﾍイ〃メ入
　　　　　　　　　　　　　　　　　 f‐ﾆ=ﾂ ,.'　　　- ､ __　　　　　　　　ﾁ彡ニ┤
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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　l　';　　,.:'　(´,､　,. ヽヾ　　　　,.:' /`　　
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age

>24
ポップ・・・。

数年前にはやっていたのが、RNN（＝リカレントネット：これ自体は昔からあった）。

BPTTと呼ばれる誤差修正を行う方法によって、異なる時刻で発生した誤差を含めた修正が行える。
行った出力の順序に意味を持つ場合において、解への収束を可能にすることや、高速に学習することが期待できる。

人間が行うかなりの数の動作が瞬間的な行動を順序だてたものである。
この事実を踏まえると、RNNが積極的に応用されだしたことは一歩進んだことといえるだろうか。

最近は生物学の発展も良好だそうだ。

最終目標への距離はともかく、NNによる知能構築はまだ発展の余地がありそうだ。

数年前にはやっていたのが、RNN（＝リカレントネット：これ自体は昔からあった）。

BPTTと呼ばれる誤差修正を行う方法によって、異なる時刻で発生した誤差を含めた修正が行える。
行った出力の順序に意味を持つ場合において、解への収束を可能にすることや、高速に学習することが期待できる。

人間が行うかなりの数の動作が瞬間的な行動を順序だてたものである。
この事実を踏まえると、RNNが積極的に応用されだしたことは一歩進んだことといえるだろうか。

最近は生物学の発展も良好だそうだ。

最終目標への距離はともかく、NNによる知能構築はまだ発展の余地がありそうだ。

数年前にはやっていたのが、RNN（＝リカレントネット：これ自体は昔からあった）。

BPTTと呼ばれる誤差修正を行う方法によって、異なる時刻で発生した誤差を含めた修正が行える。
行った出力の順序に意味を持つ場合において、解への収束を可能にすることや、高速に学習することが期待できる。

人間が行うかなりの数の動作が瞬間的な行動を順序だてたものである。
この事実を踏まえると、RNNが積極的に応用されだしたことは一歩進んだことといえるだろうか。

最近は生物学の発展も良好だそうだ。

最終目標への距離はともかく、NNによる知能構築はまだ発展の余地がありそうだ。

数年前にはやっていたのが、RNN（＝リカレントネット：これ自体は昔からあった）。

BPTTと呼ばれる誤差修正を行う方法によって、異なる時刻で発生した誤差を含めた修正が行える。
行った出力の順序に意味を持つ場合において、解への収束を可能にすることや、高速に学習することが期待できる。

人間が行うかなりの数の動作が瞬間的な行動を順序だてたものである。
この事実を踏まえると、RNNが積極的に応用されだしたことは一歩進んだことといえるだろうか。

最近は生物学の発展も良好だそうだ。

最終目標への距離はともかく、NNによる知能構築はまだ発展の余地がありそうだ。

論理的手順を用いて情報処理とする概念をNNに持ち込むのが間違えです。
NNはネットワークであり、コンピュータではないのですヨ！わかるカ？
つまりだ、プログラム式という概念を比較しても無駄です。
ネットワークならば従来のコンピュータのモデルでもあるだろ、
それを使えばいいだけであり、ニューラルネットワークは抽象概念で
抽象的に抽象的概念の関連を表すものであり、論理的、合理的に扱うもの
ではない。

サイトは会員制でありません。ご自由にお使いください（ただし広告のみは不可）
雑談は「溜まり場」（一覧型）　質問や疑問は「会議室」（フォーラム型）にお願いします
ただし、まだメンバーが少ないため全ての質問に答えることができません
それだけはご了承ください。なお一切無料です。

当サイトは「リンクはご自由にです」事前承認も事後承諾も必要ありません。

無断リンク大歓迎！

http://ime.st/ime.st/www.system-brain/fa.htm

あげ

人間の脳についての研究は、特定部位の詳細にばかり着目していたようだ。
そのような原因もあってか、昔からあるNNのモデルは脳のほんのわずか一部の機能しか実現できていない。
特によく目にするFFネットワークは代用できる効率的な方法が他にある。

しかし、特定部位の詳細だけではなく、より広い範囲でどのように機能しているのか考察しなくてはならないことが叫ばれてきている。
脳を調べた結果はNNという形で現れると考えられる。

これからNNの強みが出てくるかもしれない。

脳の一部の詳細だけではなく、より広い範囲での機能を解析することは、複雑系の全体的な機能を解析しなくてはならないともいえる。
結局、仮説的なモデルを用いて検証することが繰り返される可能性もあって、簡単にはうまくいかなそうだ。

おそらく知能を作るのであれば、人間の脳の仕組みを無視して作ることはできないでしょうなぁ…
知能は何なのか、何のためのものかすらわからない。
定義すらわからないのに、勝手に考えた概念を使って説明することはできないだろう。
それだけ人間が持つ賢さのようなものは複雑なものと考えられる。
ただ、人間とコンピュータとの間の差を生めることには意味がありそうだが…

×　差を生める
○　差を埋める

人間は常に健全な推論を行っているわけではない。
計算も慣れが肝心であるという事実がある。
人間は経験に左右される部分がかなり大きいように思える。

このことからも、経験をどのようにうまく格納して、利用するかが重要であるように思える。
推論も、結局、規則を読み出して使ったりするだけだし．．人間の脳もニューロンとシナプスしか持ってないし．．
ニューラルネットを駆使して、うまく経験を格納する手段を考えていきたいですな。

〜○〜○〜○〜○〜○〜○〜○〜○〜○〜○〜
みんなでふれーむ問題の擬似的な解決を！
〜○〜○〜○〜○〜○〜○〜○〜○〜○〜○〜

なんか真面目な話したいんならそのコテやめたら？

>>39
キエロｗ

>>39
逝け、そしてカエレ

嘉数先生の本（森北）ってミスプリ多いけど正誤表はあるのかな？

神経振動子もここで扱うの？

ニューラルネットワークの基礎研究は既に終わっている。
実用の研究を続けている者もいるが、誰も方向性を見出せたものはいない。
それ以上でもそれ以下でもないし。過剰な期待を持っている信者が
トンデモ発言をするのでニューラルネットワークはオカルト扱いされる
こともある。

ニューラルネットワークの情報処理は網を基本とする概念で、事象と事象を繋ぎ、
関連づけ、連想が連想を生む仕組みで構成されている。
この情報処理はプログラムのような順序に従うのではなく、ネットの因果関係に
従うという完全に違うもの。
何故上手に利用できないか？
それは動的に、後天的に因果関係を学習させる必要があるから。
人間だって学習させるのは人類が発達してきた歴史をもっても
容易く完成したものはできていない、これをどうやって実現するのか？
まずは人の子供を完璧に育てる方法論を考えることが先で、それすら問題になる
人類にはニューラルネットワークを育てる能力は存在しない。

>人類にはニューラルネットワークを育てる能力は存在しない。
科学的な方法ではでしょう。

保守

>>44
奴らは街角で拉致られてタコ部屋に押し込められて強制労働させられてるのか？
自ら希望して派遣会社に登録したんじゃないのか？
まずそこをハッキリして貰いたいんだが。

age

保守