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日本では、ニューラルネットワーク、一昔前に流行ったけど、いつの間にか忘れられていた。最近、「ディープラーニング」という新しい手法を加えて海外で復活しつつあると聞いた。ディープラーニングでは、分類方法そのものも機械に発見させるらしい、と聞いた。しばらく前に話題になった人工知能：ワトソンやＳｕｍｍｌｙでも、機械学習のしくみを上手に作ることで、学習にかかわる人手を大幅に減らし、より多くのパラメーターを自動調整させるそうだ。ディープラーニングも、学習にかかる人手を上手に省くことで実現しつつあるそうだ。ニューラルネットワークに、過度に判断負担が集中したニューロンの負荷を、周辺ニューロンにも分散させて、少数のニューロンに依存しすぎて学習能力の下がったネットワーク全体の学習力を回復させる「睡眠フェーズ」を付け加えれば、もっとニューラルネットワークの能力を上げられると思うのだが…。
フラクタルなども一昔前に日本でも流行ったが、もはや忘れられて、デザインにも使われない。日本発のデザインは人手でペットと赤ん坊を足して２で割ったようなキティなどばかりで気味悪い。フラクタル次元に手を加えた概念は、複雑な対象の類似度判定などにも活用できそうだと思うのだが…。
カスタトロフィー理論なども一時期、流行ったが、民衆の不満が臨界点に近づくと、いろいろな政変を起きやすくなる現象などの説明には適していると思うのだが…。
>上げられると思うのだが…。>できそうだと思うのだが…。>適していると思うのだが…。
そんなことより一時期流行ったcast a trophy理論の説明をしてほしいと思うのだが・・・。（民明書房風に）
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私はプログラマです。1040 formに私の職業としてそう書いています -- Ken Thompson
日本では廃れた技術が、アメリカで生き続けていたんだ。 (スコア:0)
日本では、ニューラルネットワーク、一昔前に流行ったけど、いつの間にか忘れられていた。
最近、「ディープラーニング」という新しい手法を加えて海外で復活しつつあると聞いた。
ディープラーニングでは、分類方法そのものも機械に発見させるらしい、と聞いた。
しばらく前に話題になった人工知能：ワトソンやＳｕｍｍｌｙでも、機械学習のしくみを上手に作ることで、
学習にかかわる人手を大幅に減らし、より多くのパラメーターを自動調整させるそうだ。
ディープラーニングも、学習にかかる人手を上手に省くことで実現しつつあるそうだ。
ニューラルネットワークに、過度に判断負担が集中したニューロンの負荷を、
周辺ニューロンにも分散させて、少数のニューロンに依存しすぎて学習能力の下がった
ネットワーク全体の学習力を回復させる「睡眠フェーズ」を付け加えれば、
もっとニューラルネットワークの能力を上げられると思うのだが…。
フラクタルなども一昔前に日本でも流行ったが、もはや忘れられて、デザインにも使われない。
日本発のデザインは人手でペットと赤ん坊を足して２で割ったようなキティなどばかりで気味悪い。
フラクタル次元に手を加えた概念は、複雑な対象の類似度判定などにも活用できそうだと思うのだが…。
カスタトロフィー理論なども一時期、流行ったが、
民衆の不満が臨界点に近づくと、いろいろな政変を起きやすくなる現象などの説明には
適していると思うのだが…。
Re: (スコア:0)
>上げられると思うのだが…。
>できそうだと思うのだが…。
>適していると思うのだが…。
そんなことより一時期流行ったcast a trophy理論の説明をしてほしいと思うのだが・・・。（民明書房風に）