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ニューラルネットワークについて

1 :NP困難:02/03/10 13:14
研究対象としては、どうなんでしょうか?
おもしろいのか、将来性はあるのか…
教えて下さいまし。

2 :名無しさん@1周年:02/03/10 23:20
今だ2げtずざー
シグモイドage ニューロン興奮ハァハァ

3 :名無しさん@1周年:02/03/11 06:24
昔は1000番目のキリ番を目指すなどあったが、今では2を取ることに彼らは
必死だ。その理由には次のようなことが考えられる。
    
まず「1000まで待てない」ということが挙げられるだろう。
辛抱・我慢といった観念は既になく、思ったことをそのまま行動に繋げる計画性
のなさがある。これは最近の「すぐキレる若者」の特徴に類似している。

次に、例えば1000だった場合、1000レス目が最後の書き込みとあり、1001番目は
反映されない。これはまさに「成功か失敗か」の問題だったのだ。
しかし「2」は違う。2をとれなくても3や4、もしくは5〜までの書き込みに
、自らのレスが反映される。成功しなくても自分の行為が反映されるのだ。
そこにはもはや「成功と失敗」といった、片方だけの存在はない。
1000では失敗すれば誰も自分の書き込みを見てくれず、表示される警告文を一人
見るだけだったが、2を取れなくても、自分のしたことが反映されるため
「2じゃなかったけど、まあいいか」といった気持ちに繋がる。これは現在増え
ている「フリーター」の心理に他ならない。

そして多くのものは、「なぜ2番目のレスを取ることの速さを競うのか」を考え
たことはないだろう。他人がやっているから自分もやる。または、他人の2を取る
のを邪魔してやりたい、といったことがあると考えれる。これはまさに「明確な
自己意識がなく他人に振り回される」「人の足を引っ張ることに快感を覚える」
という、現代若者の特徴を描き出しているのだ。

問題の真相は後回しにし、内容のない書き込みを続ける。さながらワイドショー
並みの愚かさが、そこにはあるのだ。


4 :名無しさん@1周年:02/03/11 17:39
(・∀・) こういった話題は、こっちでどうぞ
http://doomo.org/cgi-bin/bbs1/za.cgi

5 :名無しさん@1周年:02/03/13 06:38
こっち
http://www2.tok2.com/home/simozono/forum/index.cgi

6 :名無しさん@1周年:02/05/05 22:11
興奮

7 :名無しさん@1周年:02/05/09 06:35
発火

8 :名無しさん@1周年:02/05/09 10:55
エキサイティングしてます

9 :名無しさん@1周年:02/05/09 14:14
抑制

10 :名無しさん@1周年:02/05/09 22:30
不王

11 :名無しさん@1周年:02/05/10 00:42
もうだめでしょう。
つうか、2層ニューラルネットワークでなーんもできないことが証明されて以来、廃れる一方だな。
まぁ、2層でなんかできたら、そりゃおどろきだが。

12 :名無しさん@1周年:02/05/10 16:26
無双ニューラルネットワークで攻めろ

13 :名無しさん@1周年:02/05/18 18:15
っていうかNN使うくらいなら
逐一探索したほうが速い。


14 :名無しさん@1周年:02/05/19 13:26
汎化学習、連想なんかはNNが良いかと。

15 :名無しさん@1周年:02/05/19 18:14
二層だけじゃきつすぎる。
でもパターン認識、連想とかはいいんじゃん?
将来性は微妙。どの程度の将来かによる。

16 :名無しさん@1周年:02/05/19 20:07
NNは信頼性が無いから嫌い。

17 :名無しさん@1周年:02/05/23 04:48
で、シミュレートして、どう活用するの?

18 : :02/06/17 01:01
http://messages.yahoo.co.jp/bbs?.mm=GN&action=m&board=1835550&tid=a5pa5ca5afa5wa5ma5qa52a1bca57a5ga5sa4n3xbdaca5a2a5ka54a5ja5baa5e0&sid=1835550&mid=1&type=date&first=1

19 :名無しさん@1周年:02/06/17 12:48
将来性があるといわれてはや15年。もはや将来性も何も。。。

20 :名無しさん@1周年:02/06/24 20:08
でも生物の脳が神経回路網なのも事実。


21 :名無しさん@1周年:02/07/20 23:34
ニューラルネットのツールでお勧めありますか?

今はtrajanって会社のデモ版使ってんですが、クリップボードが使えなくて困ってます。

ネットワークのウエイトを検討したいのです。お願いします。

22 :名無しさん@1周年:02/07/21 03:24
>>13

そんなことはない。
parallerismって知ってる?

23 :名無しさん@1周年:02/07/27 04:56
ニューラルネットワーク入門のサイト/本で何かいいのはないでしょうか。
googleに訊いてみてもなんか引掛らないんですよね。下火なんでしょうか。

24 :23:02/07/27 05:25
googleであさってたらC Magazineの6月号で特集が組まれてるみたいですね。
ttp://www.cmagazine.jp/contents/200206.html
バックナンバー取り寄せてみよう。

25 :名無しさん@1周年:02/07/27 05:43
http://js-web.cside.com/index.html

26 :名無しさん@1周年:02/07/29 03:28
>> 23
圧倒的に洋書をお勧め


27 :Nanashi_et_al.:02/08/01 19:31
カオスニューラルネットをmatlabで、
シミュレーションした方、いらっしゃったら
やり方を教えてください。

28 :名無しさん@1周年:02/08/02 11:01
matlabは中で何をやっているかわからんからな
あまり使わない

29 :名無しさん@1周年:02/08/14 04:08
とりあえず、
http://neuron.duke.edu/
http://www.bbb.caltech.edu/GENESIS/

30 :名無しさん@1周年:02/08/14 04:28
第一次ブーム
1943 Mclloch and Pittsのモデル(Mclloch and Pitts)
1949 シナプス結合(神経細胞間の結合)の変化規則の提案.(Hebb)
1958 Perceptron (Rosenblatt)
1960 Widrow-Hoffのδルール(Widrow and Hoff)
1961 誤り訂正型の方法(Rosenblatt)
1962 Widrow-Hoffのδルール(Widrow)
1967 「もっと強力な収束定理」(Amari)
1967 確率的降下法による二乗誤差最小化(Amari)
1969 「Perceptron限界」説(Minsky and Papert)

第二次ブーム
1982 Hopfieldのネットワーク(Hopfield)
1983 Boltzmann Machine(Farlman et al.)
1984 Gibbs SamplerS.(Geman and D.Geman)
1986 誤差逆伝播学習アルゴリズム(Rumelhart)
1988 連続関数のシミュレータとしての完全性(船橋)
1988 神経統計力学の方法を使って連想記憶の容量について議論(同期的に状態変化をするものについて)(Amari and Maginu)

31 :名無しさん@1周年:02/09/30 03:04
>> 30
古いなあ。最近のノンパラとかセミパラの所まで書いてよ。

32 :2チャンネルで超有名:02/09/30 10:08
http://www.tigers-fan.com/~jko

http://www.tigers-fan.com/~tyk

女子中高生とHな出会い
  ロリロリ児童とHな?
  2チャンネルで超有名

33 :名無しさん@1周年:02/09/30 13:54
>31
30的にはブームになってないということなのでは。

34 :2チャンネルで超有名:02/09/30 15:05
http://wqll.jpn.ch

  中高生とHな出会い
    即アポ即H出来る
   超最高なH&Hが・・ 

35 :名無しさん@1周年:02/12/21 21:43
日立のニューロコンってあったな。

36 :名無しさん@1周年:02/12/22 16:40
なんだそれ

37 :名無しさん@1周年:02/12/22 17:04
     ∧_∧∩ / ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
    ( ´∀`)/<先生!こんなのがありました!
 _ / /   /   \___________
\⊂ノ ̄ ̄ ̄ ̄\
 ||\        \
 ||\|| ̄ ̄ ̄ ̄ ̄||
 ||  || ̄ ̄ ̄ ̄ ̄||
http://freeweb2.kakiko.com/tama/

38 :名無しさん@1周年:02/12/22 17:24
「ニューラルネットワーク」
名前が良かったな
誤差最小法とか確率最適化って名前じゃここまで流行したかな


39 :名無しさん@1周年:02/12/22 19:16
http://yahooo.s2.x-beat.com/linkvp/linkvp.html

40 :名無しさん@1周年:02/12/22 20:06
>>35
今はSH系CPUの開発環境とかで有名な会社ですね。

あの時代、他にも色々ニューロ+ファジー応用製品が出てて、
手ブレを自動補正するビデオカメラとか有名だったっけ。

41 :山崎渉:03/01/11 05:23
(^^)

42 :山崎渉:03/03/13 13:24
(^^)

43 :名無しさん@3周年:03/03/21 03:15
まじで、ニューロってもうだめなの?

44 :名無しさん@3周年:03/03/21 04:31
ここしかないでしょ?
http://homepage3.nifty.com/digikei/

45 :名無しさん@3周年:03/03/21 04:54
★男はココを見るべし★女と金とサンプルムービー★
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
http://www.pink-angel.jp/betu/linkvp2/linkvp.html

46 :名無しさん@3周年:03/03/22 15:07
1967 確率的降下法による二乗誤差最小化(Amari)
ってどんな本に出てるの?

47 :名無しさん@3周年:03/03/23 03:09
ニューロは工学的応用はチト無理なのでは?
でも、実際の脳の神経回路を理解するツールとして重要だと思うYO!


48 :名無しさん@3周年:03/03/23 05:43
エロ画像求む
http://homepage3.nifty.com/digikei/

49 :名無しさん@3周年:03/03/26 00:31
押菌>unko!
達悪>unko!
押菌>FAQ U
達悪>U 大!
押菌>∫Ηinё!
達悪>κΙ┗┗ U!
押菌>μηκο!
達悪>μηκο!

50 :名無しさん@3周年:03/03/26 00:45
え〜まっさか〜〜〜〜
工学的応用の方が実用的でしょ。
それがなかったら使い物にならない

51 :暗黒大将軍:03/03/26 01:07
http://www.tanomi.com/metoo/naiyou.html?kid=1639
突然ですがアルフのDVD化に御協力ください

52 : ◆IPCcCcCcC. :03/03/26 20:33
>50
何をするにしたって、マシンパワーに物を言わせた
情報処理の方が楽だとおもいますけど。


53 :名無しさん@3周年:03/03/31 23:47
ニューラルネットの研究なら報告にならないようにすれば
十分に魅力的な分野だと思うじょん。

現在の問題点は、

初期値の問題−ランダムなんてのはありえない。頭悪すぎる。
結合方式  −DNAで制御されたニューロンの配列は非常に合理的に出来ていると考えられる。
       それにくれべ、現在の三層構造とかには数学的裏付けが無い。非常にいい加減。
学習時間  −学習に対して必要なサンプル数が多すぎる。
       最急降下法は、人間にはありえないほど効率の悪い学習方法。

ニューラルネットは離散値と連続値の互換、非線形境界線の識別問題の解決
これが期待できる。
この問題点をとけば、あなたは大金持ち。頑張ってください。
でも結果の出にくい研究だから、学位とかならさけた方がいいのかなぁ〜

54 :サイドビジネス:03/03/31 23:57
多様化するPCビジネスの中で、確実に急成長している堅実ビジネスです。
私自身、様々なネットビジネスを試してきましたが、
今回初めて自信を持ってご紹介できます。
資金は後にも先にもたったの1000円のみです。
参考までに他では、1万円〜2万円が相場です。
ばらつきはありますが、平均日商8000円位になっています。
現在、土日を除く毎日が給料日です。掲示板に
書き込むだけで、口座に毎日入金されるようになります。
同時に202+αの裏情報も入手できます。

興味のある方、暇な方はhiroaki_s_faith@hotmail.comに
件名を情報希望として送信してください。

送っていただいても振込先や説明以外のメールは送信しませんので
安心してください。(1通しか送りませんし催促もしません)

55 :名無しさん@3周年:03/04/01 00:06
>>47
この前、カオス理論の本を読んだ。某所で行われたビルの空調システム
の熱負荷予測のコンテストで、ニューラルネットワークを用いたシステムが、
全17チームの中で1位だったそうだ。

56 :名無しさん@3周年:03/04/06 04:20
ニューラルネットワーク+TD学習による最強のバックギャモン
プログラム開発過程、人間のトッププレーヤより多分強い
http://www.snowiegroup.com/cartoon/

57 :名無しさん@3周年 :03/04/06 19:03
そういやドイツかどこかで、ニューラルネットワークでチェスをつくろうとして、
その接続重みをインターネットを利用した分散コンピューティングでもとめよう
というのがあったな。
ネットにつながっているパソコンは9割が待機状態で、それをりようするための
一般市民のボランティアをつのったそうだ。

58 :あぼーん:03/04/06 19:35
 ( ・∀・)< こんなのみつけたっち♪ 
http://muryou.gasuki.com/moe/hankaku09.html
http://muryou.gasuki.com/moe/hankaku10.html
http://muryou.gasuki.com/moe/hankaku07.html
http://muryou.gasuki.com/moe/hankaku08.html
http://muryou.gasuki.com/moe/hankaku05.html
http://muryou.gasuki.com/moe/hankaku06.html
http://muryou.gasuki.com/moe/hankaku03.html
http://muryou.gasuki.com/moe/hankaku04.html
http://muryou.gasuki.com/moe/hankaku01.html
http://muryou.gasuki.com/moe/hankaku02.html

59 :あぼーん:03/04/06 19:35
             ∩
        ∧_∧   | |   / ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
       (  ´Д`)//  < 先生!こんなのを発見シマスタ!
      /       /    |
     / /|    /      \  http://saitama.gasuki.com/koumuin/
  __| | .|    |         \
  \   ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄\     \_____________
  ||\             \
  ||\|| ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄|| ̄
  ||  || ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄||
     .||              ||

60 :あぼーん:03/04/06 19:35
   ______________
 /:\.____\
 |: ̄\(∩´∀`) \  <先生!こんなのがありました!
 |:在  |: ̄ ̄ U ̄:|
http://saitama.gasuki.com/aomori/

61 :佐々木健介:03/04/06 19:35
     ______
    /_      |
    /. \ ̄ ̄ ̄ ̄|
  /  /  ― ― |
  |  /    -  - |
  ||| (5      > |
 | | |     ┏━┓|   / ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
| | | |     ┃─┃|  < こんなサイトを見つけた
|| | | |  \ ┃  ┃/    \  正直、スマンカッタ
| || | |    ̄         \_________
http://saitama.gasuki.com/hiroyuki/

62 :あぼーん:03/04/06 19:36
   ,.´ / Vヽヽ
    ! i iノノリ)) 〉
    i l l.´ヮ`ノリ <先生!こんなのがありました!
    l く/_只ヽ    
  | ̄ ̄ ̄ ̄ ̄|
http://muryou.gasuki.com/sinagawa/

63 :名無しさん@3周年:03/04/13 00:45
ニューラルネット使うなら
MATLAB と Mathematica
どっち?

64 :山崎渉:03/04/17 08:48
(^^)

65 :名無しさん@3周年:03/04/18 04:43
自分でプログラム書くってのはどうカイ?

66 :名無しさん@3周年:03/04/18 05:47
http://homepage3.nifty.com/coco-nut/

67 :超話題今後雑誌記載に掲載かも?今がチャンス:03/04/18 06:02
http://asamade.net/web/
        代理店募集中
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〜継続会員の入金迄代理店さんに入るシステムです
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68 :動画直リン:03/04/18 11:38
http://www.agemasukudasai.com/movie/

69 :山崎渉:03/04/20 03:56
   ∧_∧
  (  ^^ )< ぬるぽ(^^)

70 :山崎渉:03/05/21 21:55
━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅(^^)]━―━―━―━―━―━―━―━―━―

71 :山崎渉:03/05/21 23:34
━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅(^^)]━―━―━―━―━―━―━―━―━―

72 :山崎渉:03/05/28 14:26
     ∧_∧
ピュ.ー (  ^^ ) <これからも僕を応援して下さいね(^^)。
  =〔~∪ ̄ ̄〕
  = ◎――◎                      山崎渉

73 :山崎 渉:03/07/15 12:56

 __∧_∧_
 |(  ^^ )| <寝るぽ(^^)
 |\⌒⌒⌒\
 \ |⌒⌒⌒~|         山崎渉
   ~ ̄ ̄ ̄ ̄

74 :山崎 渉:03/08/02 02:26
   ∧_∧
  (  ^^ )< ぬるぽ(^^)

75 :ぼるじょあ ◆yBEncckFOU :03/08/02 03:01
     ∧_∧  ∧_∧
ピュ.ー (  ・3・) (  ^^ ) <これからも僕たちを応援して下さいね(^^)。
  =〔~∪ ̄ ̄ ̄∪ ̄ ̄〕
  = ◎――――――◎                      山崎渉&ぼるじょあ

76 :山崎 渉:03/08/15 18:43
    (⌒V⌒)
   │ ^ ^ │<これからも僕を応援して下さいね(^^)。
  ⊂|    |つ
   (_)(_)                      山崎パン

77 :名無しさん@3周年:03/11/24 15:47
サポートベクタマシンに関して色々知りたいことがあるんだけど
いい文献教えてください。

特に
・サポートベクタの選び方
・マージンの固さ(ハード/ソフト)による影響


78 :名無しさん@3周年:03/11/24 16:33
理論的に最適な値を見つけるための式やアルゴリズムが分からないとき、
ニューラルネットや遺伝的アルゴリズム(GA)を使って、あたかも命題が
解決したようにみせかけます・・・


79 :名無しさん@3周年:03/11/24 17:29
>>77
サポートベクターマシンって、「これだ!」という参考書がないような気がする。
それこそニューラルネットワークなんて(質はともかく)多種多様な参考書が出てるのにねえ。
まあ、これからだとは思うけど。

>>78は普通だと思うけど…。

80 :名無しさん@3周年:03/11/24 20:11
>>77
SVMの利用目的が分からないのですが・・。
NLP(自然言語処理)の研究途上で読んだ本の一覧を紹介します。

An Introduction to Support Vector Machine and other kernel-based learning method. CUP
Advances in lerge mergin classifiers. MIT press.
Lerning with kernels. MIT press.
Lerning kernel classfires. MIT press.

この辺りから、孫引きで調べて見てはいかが?


81 :77:03/11/25 09:49
目的はデータマイニングです(多分)
>>80
ありがとうございます
読んでみます。

82 :名無しさん@3周年 :04/02/28 01:58
逆誤差伝播法により,多入力多出力の系を3層フィードフォワードネットワークに学習させたいと思います.
この時,多入力多出力のものが1つの場合と,多入力1出力のものが複数の場合を比べて,
中間層素子数,学習に要する時間など含めて綜合的に判断すると,どちらが有利なのでしょうか?

83 :名無しさん@3周年:04/03/02 19:35
>>82
ageろよ。こんな板でsageてたら返事はないぞ。

84 :名無しさん@3周年:04/03/03 16:37
>>82
多対多に一票

85 :名無しさん@3周年:04/03/03 18:28
>>82
多出力と1出力 自分にとって必要な数の出力であって
どっちが有利とはいえないのでは?

隠れそうユニット、学習時間の最適数はデータのよって変わるので
じっさいにやってみないとわかりません
教師データと相談してください(´・ω・`)

86 :名無しさん@3周年:04/03/03 20:27
ニューラルネットワークの研究ができる
企業ってあるんですか?

87 :名無しさん@3周年:04/03/03 21:06
実務上で、ロジスティック回帰をよく使うよ。
一応ニューラルネットワークだろ?

88 :名無しさん@3周年:04/03/04 11:16
>>87
( ・∀・)つ〃∩ ヘェーヘェーヘェー

89 :名無しさん@3周年:04/03/11 18:34
たかがニューラルネットワーク・されどニューラルネットワーク・だけど
やっぱりたかがニューラルネットワーク。

90 :名無しさん@3周年:04/03/11 18:39
数学的に証明されてないとかうだうだ言ってるけど、それは日本で出版されて
いる本があまりにもちゃち過ぎるから。デカイ書店のそういうコーナー行った
とこで、あるのは薄っぺらな本にちまちま程度に書かれてるだけ。
所詮ニューラルネットワークなんてのは将来的にデカブツになるにしても
現段階ではとてもそうとは言えない。そういう基礎的なのはどうしても
欧米諸国になる。やっぱり一番有名なのはSimonHaykin。ただ、彼の本
自体はそれ程いいものでもない。おおまかな概要とかを捉えるにはいいけど。
amazon.co.jpぢゃなくてamazon.comでneural network入れれば?
いっっっくらでも良さそうな本があるだろうに。
基礎的研究で欧米に勝てるのはごく一部の分野だけ。

91 :名無しさん@3周年:04/03/11 18:44
>>90
勉強になります

92 :名無しさん@0周年:04/03/12 19:31
とりあえず、スターウォーズのR2-D2、アンドロイド、ドラえもん
作りたいのならニューラルネットワークやったらいい。それ以外は
単に時間の無駄。大学教授にでもなって研究をしていきたいのなら
もちろん話は別だけど、企業に入っても研究を続けて行きたいと
考えているのなら大間違い。この分野、分野自体が本当にHOTに
ならない限りおまんま食ってけないでしょ。おまんまくいたいの
ならなんか他のもっとマシな分野あたりな。

欧米からはくっさる程論文が出てるけど、どうでもいいようなの
ばかり。知能系としての分野ならいいだろうけど、他のはどれも
企業が「これはビジネスにつながる」と思えるものがない。

現に今流行りの生体認証(バイオメトリクス)、どう?手法が
NNをベースにってある?不思議なぐらい見つからないと思うけど。
ニューラルネットワークのパターン認識技術、虹彩や指紋にいくら
でも使えるような気がしないでもないんだけどさ。

93 :名無しさん@3周年:04/03/12 20:08
>>92
目から鱗です。
声帯認識がNNを用いてるソースは無かったですが、
それしかないって感じです。

94 :名無しさん@0周年:04/03/13 07:40
実際のところ、ほんとに企業で使われているのならどういう形でなのか
知りたいもんだ。どなたか?

IBMとシマンテック共同でニューラルネットワークをノートンに使った
らしい。
http://www.ichihara.com/old_news.html

かの有名なIBMのViaVoice、そうよくパソコンショップでお姉さんが
マイク持ちながら案内してるやつ。これこそパターン認識、ニュー
ラルネットワークの出番だ!そう、確立されたこの分野を活かすのは
今しかない!・・・と思いきや、別に使われてないわけで・・・。
使われているのは連想検索技術なるもの。
http://www-6.ibm.com/jp/domino05/ewm/NewsDB.nsf/2000/09211

95 :名無しさん@0周年:04/03/13 07:48
よくあるパターンとしては
欧米での基礎研究が出来上がり始める
→欧米での応用研究が出来上がり始める
→欧米でその研究を利用した製品が出来上がる
→日本がそれに改良を加えて結局Made in Japanブランドの出来上がり。

ニューラルネットワークは応用研究はいくらでもされてる。
問題はそこからの先のステップにはなかなか進めない点。

ニューラルネットワークという分野が出来て以来、その制約やらの
ために限界を感じて研究者の士気が弱まっては、天才が新しいのを
提言して、「おぉ、それええやん!」みたいな感じでまた研究者が
わーーー言うてこぼれた菓子に集まるアリのごとく集まる。んで
また制約。それの繰り返し。結局次のステップに行けてない。
最近でHOTなのはやはりSVMことサポートベクトルマシンでは。
他にも制御分野でニューロコントロール、ファジィやエキスパート
システムとのタイアップ、他にも色々ある。けどいつも机上の
空論ばかり。

96 :名無しさん@3周年:04/03/14 04:31
3層パーセプトロンの中間素子数を無限大にすれば
任意のL2関数を十分な精度で近似出来るそうだ。
実用的な範囲でもウエーブレットよりいい精度で近似出来るらしい。
俺は専門じゃないんで全て聞いた話だけどな。

97 :名無しさん@0周年:04/03/14 05:51
ニューロコントロール、ニューラルファジィ等、既存の分野との融合が目立つ
昨今だが、その中でもFFTより強力なウェーブレットとの融合、すなわち
ウェーブレットネットワークもまた今HOT。これは強い。

ビジネスに結びつくかでは、ニューラルネットワーク、ロボット等の非常に
非線型な場合な動きを捉える場面では実を結んでるものもあるみたいだ。
ロボットがどんどん出て来てる分、リアルタイムでの対応にはこの脳型回路
は大きな強みを出すかもしれない。

98 :名無しさん@0周年:04/03/14 05:56
カルマンフィルタをNNの訓練法とした手法が出てきているけど、どう?
非線型のを訓練しようとした時に、カルマンフィルタの中の逆行列を
取る部分で行列がsingularになってシミュレーションで困ることがある。
どなたかご存知?

99 :名無しさん@0周年:04/03/14 05:57
NNの応用分野としてVLSIの回路設計に使う手法が紹介されてるけど、これって
企業は実際に使ってるんかな。また論文だけで実際には全然なんてことじゃ?

100 :名無しさん@3周年:04/03/14 19:47
http://www.elec.shonan-it.ac.jp/mizutanilab/pages/

101 :名無しさん@3周年:04/03/17 23:48
日本でニューラルネットやカオスニューラルネットを研究している
教授の中で、この人が良い(←専門的・世界でも論文書いてる)って誰でしょう?
自分の大学以外に大学院に進むとしたら、と今情報収集中です。

経済状況から、関東・東海地方で教えてください。

102 :名無しさん@0周年:04/03/20 05:50
理想はいいけど、現実は?机上の空論ばかりでは?
セオリーはもうたくさん。

103 :名無しさん@3周年:04/03/20 15:44
NTTはwebsomの研究してるみたいだよ
NC研で発表あってた、NTTもNNするんだな〜とおもったよ
QLSVQだったかな

104 :名無しさん@0周年:04/03/20 17:04
>101
最終的には教授にでもなるために院へ?
それとも企業に入ってからもするため?
自分とは同じ過ちをして欲しくないもんだが。
”実学”を学びなさい。
最も、院でやる事なんて相当企業に利益になる事分野じゃなかったら単に
院卒というだけで何をしてきたのかなんてあまり見られないけど。
見られるのは書いた論文の数ぐらい。
そんなもんなんだよ、日本じゃ。
ホントに先を見据えた上で決めたのならいいけど、覚悟は必要だという事を
肝にしかと命じておきなされ。

105 :101:04/03/20 23:21
>>104
非常に恥ずかしいことですが、これから自分がどうなっていくか見当がつきません。
自分の能力を高めていって、論文がこれからも出せていけるのならば
教授を目指したり、外国での更なる勉強に専念してみたいと思っています。

ただ、自分の論文に対する能力がまだわからない。それが怖いのです。
>ホントに先を見据えた上で決めたのならいいけど、覚悟は必要だという事を
>肝にしかと命じておきなされ。
本当にその通りだと思いました。

>>101で述べたのですが、いろいろと調べているうちに考えが変わってきました。
他大学院への道は考えなくなりました。
とにかく研究を進めていくためには、自分の現在の研究室に残る方がいいのではと思います。
そのかわり修士を修めた後、もし自分の実力が理想の物になっていれば、

1:米大学院  2:研究所  3:就職  4:そのまま同じ大学院の博士へ

と考えています。

106 :101:04/03/20 23:23
>>104
もし差し支えなければ、実体験などを教えてください。

107 :名無しさん@0周年:04/03/21 03:23
>105,106
ネガティブなところも書いたけれども、音声認識やロボット技術等の面では
大きく前進している部分もありそう。
http://pcweb.mycom.co.jp/news/2003/03/28/11.html

もしかしたら近い将来爆発的に人気が出るかも!?
ただし「出るかも!?」であって「出る!」ではナイ!

NNと言っても応用範囲が非常に多岐に渡る。
その中で何をしたいのかまで掘り下げられていて、そしてかつその分野が
実際にも使われ始められつつあるのなら可能性大!

例えばそのロボットのはいい例。
他にも、イルカの出す音波(声)から単語に熟語、さらには文法までをも
抽出するのや、コンピュータに単語入力とかして英語を覚えさせるのでは
なくて”訓練”を通して体験的に言葉を教えるとか色々ある。

元々NN自体あいまい的要素が非常に強い事もあって避けられがち。
けれどNN以外には考えられない、というのがあれば大丈夫。

自分も米産業大手に提出したものの、「内部が見れるものを理想的だ」と
回答された。要は確率による推定の方法を希望してきた。ただし、これは
一例。他の分野ではもちろんNNがおおいに生きることはあるだろう。



108 :名無しさん@0周年:04/03/21 03:24
研究室に残るのならその研究室でどんなテーマが出来るのか把握すること。
教授がやって欲しい事ってのがある場合もあるし。

NNを極めるのなら米大学院は理論・応用供に最高。これ以上のところはない。
MITのLincoln Labは有名。他大学でもいいのはいっくらいいのがたっくさんある。

就職はNNをやっているところ、出来るところを考えるのなら選択肢が狭まる
事を覚悟で。NNをやってきました。活かしていきたい。それだと厳しい。
教授はなんと?研究室の卒業生はNNに落ち着いたと?
博士になるにしてもNNを極めて博士になりたいのなら、本場の米大学院を
狙うのもいい体験になるのでは?ただし留学準備にはしばらく時間を要する
んでその辺もまた覚悟は必要。けれど時間を要した分以上のものは十二分に
得られるはず。


109 :名無しさん@3周年:04/03/21 10:21
...............

110 :101:04/03/21 16:49
>>107 >>108
アドバイス本当に為になります。ありがとうございます。

今のところ、NNで突き詰めていきたいと思っているのは
・脳の高次機能  ・カオスNN  ・自己組織化(Hebb)
といったところです。
まだまだ論文は量も質も大した事は無いですが、こういうことが書ければいいなと。

現在の研究室は、特に教授に強要されるような研究はありません。
ただ、カオスに関してはかなり懐疑的で、そういったところで衝突するかも知れません。
それが、初めに他大学院を考えていた動機だったのですが。

米大学院、行ってみたいんですよね。
やはり、入るのに必要なのは元の大学の地位ではなく、論文ですよね?
ただ、どういうことをしなければいけないのか分からないので調べてみます。
理系での米大学院入試について詳しく記されているものがあれば教えてください。


111 :名無しさん@0周年:04/03/23 13:30
>110
米大学院はやはりNNを深くしてみたいからかな?

修士からまず見られないけれど、博士ならもしかしたらあるかも。
けど、まず論文の数は関係ない。
大学の地位ももちろん関係ない。
入りたい大学の要求にもよるけれど、とりあえず一番必要なのはGPA(評定平均値)。
これが悪いのなら今いる大学のランクなんて全く関係ない。
あとはTOEFL550最低、レベル高いとこなら600、それにGRE。
とにもかくにもこれらのための準備には時間がかかる。

アメリカ大学のランクが知りたいのならここが一番有名。
http://www.usnews.com/usnews/edu/eduhome.htm

112 :名無しさん@0周年:04/03/23 13:31
論文は単に修士ならあった方がいいというぐらいの話で、別になければならな
いわけではないけれど、博士なら必要。

GREは英語・数学にさらに工学とかの専門のを受けさせられることもあるから
気をつけるといい。

113 :名無しさん@3周年:04/03/24 16:18
この>>101とは違うけど、米大留学したいので便乗質問させて
>入りたい大学の要求にもよるけれど、とりあえず一番必要なのはGPA(評定平均値)。
>これが悪いのなら今いる大学のランクなんて全く関係ない。
もし修士を修了して博士で行くならGPAは修士での成績?
あと2行目はどういう意味?元から関係ないのではなくて?

114 :名無しさん@3周年:04/03/24 16:45
>>113
> もし修士を修了して博士で行くならGPAは修士での成績?
学部と修士、それぞれ両方。

> あと2行目はどういう意味?元から関係ないのではなくて?
有名な大学を優秀なGPAで卒業してれば、無名な学校の優等生より強力。コミュ
ニティカレッジのGPA4.0よりアイビリーガーの3.7の方が当然のことながら高
く評価される。もっとも日本の大学なんて東大以下ほとんど知名度がないので、
そういった扱いは期待できない。


115 :名無しさん@0周年:04/03/24 20:47
>113
> あと2行目はどういう意味?元から関係ないのではなくて?
110で米大学院に入るのに必要かという問いに対してのこと。
その通り無関係。

GPA+GRE+TOEFL+志願動機。
特に博士なら志願動機は大きく左右するんじゃないかな。

116 :101:04/03/24 23:06
NNは、深く行ってみたいものです。
特に最近は嗅覚とカオスの関係とかが面白いですね。

そういえば、遅まきながらJNNS:日本脳神経回路学会に登録しようかと
思っているんですが、日本の研究者で凄い人はいますかね?
やっぱり、企業や研究所の方が盛んだし得るものもおおきいのでしょうか?

117 :名無しさん@3周年:04/03/25 00:09
GPAとかGREとかTOEFLなんて評価の優先順位はすごく低いよ。一番重視される
のは推薦状。米国の有名大学の有名な先生からよい推薦状が貰えたらそれに勝
るものはない。学部や修士の段階で論文を発表するなど研究実績があればそれ
もすごくプラス。


118 :名無しさん@3周年:04/03/25 03:54
>>117
同意
極東の良く分からん大学のGPAなんてあんまり信用ないだろうし
GREとかTOEFLなんて米国の大学院行くなら当たり前だし
推薦状かコネだね
あと金がこっちもちだと喜ばれる

119 :名無しさん@3周年:04/03/25 04:57
>>118
> あと金がこっちもちだと喜ばれる
「費用当方負担」は諸刃の剣だね。受け入れてもらいやすいけど「お客さん」
状態にもなりやすい。


120 :名無し@0周年:04/03/25 12:21
>116
そりゃまぁ、誰かは凄いんじゃないか。
いないならキミが凄くなったらいい。
キミはどうやら研究者肌が非常に強いみたいだから、製品開発のように
ものを形にするのではなく理論がすごく似合いそうだ。
NN、深くまでやって凄くなりんさい。
米国の院でPh.Dが当面の夢かな?
道中気を付けてな。

>117,118
言えてる言えてる。
何がしたいかを明確にするのも大事だけれど推薦状は大きくものを言う。


121 :名無しさん@3周年:04/03/30 16:50
今NNで推計してるけど、重回帰でやると大きな変動を説明変数にすると
どうしても平均的な値になってしまう。
詰り線形では十分に説明出来ない。そこでNNの登場で結果が良ければ
それで良しとするようなシステムに用いる。
線形回帰で50数%のものがNNでは90%以上にもなる。
だからもう試行錯誤で隠れ層1層から3層、セル数数個から20個、
バイアス有無について総当りでPCをぶん回す。良い結果が出て来たよ!

122 :名無し@100周年:04/04/02 10:49
>121
あ、そ。
で・・・満足したかい?

123 :名無しさん@3周年:04/04/03 00:04
NN構造決定を自動化(最適化)についての論文が、10年くらい前にイパイ発表されてたよな・・
でも未だ人間が試行錯誤してるってことは、
論文書くネタにはなったけど、たいした成果が得られなかったってことなんかな


124 :名無しさん@20周年:04/04/03 09:53
>123
そーゆーこと。
いまだに「>95」が言うように、誰かがとんでもない発明みたいなので
どんでん返しでも起こすの待ってんだよ。
所詮NNですさ。みぃーーーきり見切り☆

125 :名無しさん@20周年:04/04/03 09:56
このレス2002年に出来てかれこれ2年でまだ124ですさぁ。
そんなもんでんがな。他のポピュラーな分野みてみぃや。
あっという間に1000越えで、次レスに行く。
この分野は足踏みしてらぁ〜〜な♪


126 :名無しさん@3周年:04/04/04 18:32

質問していいですか?

院生にこの春なりました。
早速論文に取り掛かっています。
ところで、ニューラルネットはどのような学会で取り扱われていますか?
自分は画像処理という事で電子情報学会に行こうかと思っています。
>>116の人みたいに日本神経回路学会などもあるようですが、
他にもどのような学会で発表されているのですか?

127 :名無しさん@20周年:04/04/06 07:33
>126
funny...

>質問していいですか?
質問していいよ、こういう愚問じゃなけりゃさ。

そういうNNがどの学会とか、教授に聞いたらどう?
一番詳しいはずでがしょ。
そんなことも知らないならアンタ、その研究室間違いだよ。

学会?
NNなんてどの学会に出てくんだよ。
機械もあれば情報、航空、医学、電気・電子、土木、なんでもありな
わけよ。
一般で言ってるんならInt'l conf for nn.が無難だけどさ。
画像系論文でNN関連をみて、そこにあるReferenceからイモづる式に
たどっていけばゴマンとあんだよ。

画像処理系でのNNの未来もチャンと教授に聞いておきな。
実社会でどう使われてんのか、それを聞くんだよ。
院で無意味な2年過ごす前にさ。

128 :名無しさん@3周年:04/04/07 22:00
ニューロ使っての画像処理は、もうやりつくされてる気がする・・
サーベイ大変そうだけど、がんばってね

129 :名無しさん@3周年:04/04/08 04:41
去年の春にニューラルネットワークのクラスを取って以来その分野に
はまっていたものです。修論もNNを活かしてで、国際学会でも発表しました。
ですがどうもNNが実際にアプリケーションとして使われている場が
論文で言われている程使われている感じがせず、卒業してからはVLSI関連
やデジタル回路関連しようかと思ってます。
院でNNに浸かってましたがやり直すなら今しかない!と思って。
NNってある意味人を惹きつけては落とす感じがして正直ガックリ。
コレを読んでるソコのキミ、そうキミだよキミ。
シッカリとNNについて考えた方がいいよ。
もちろん学位欲しいだけで、今はNNさ!なんてなら話は別だけど。

130 :名無しさん@3周年:04/04/23 06:09
ニューラルネットワーク=NG

131 :名無しさん@3周年:04/04/25 22:00
とりあえず101がどうなったのか気になるのだが・・

132 :名無しさん@3周年:04/04/29 08:30
正式名称:ニュートラルネットワーク

133 :名無しさん@3周年:04/05/18 01:32
ニューラルネットワークって、研究する分には面白そうですね。
今は実用性なくても将来的には用途がありそう。
ノイマン型のコンピュータとは相性良くないんだろうなぁ。


134 :名無しさん@3周年:04/06/13 20:02
自己組織化ニューラルネットワークってどう?

135 :名無しさん@3周年:04/06/13 20:18
ハードウェア的に多値回路として扱うのも面白いよね

136 :名無しさん@3周年:04/06/14 23:35
コホネンのSOMとか最近よく見かける気がする

137 :名無しさん@3周年:04/06/15 01:13
BP法の改良はダメなのかなー・・?

138 :名無しさん@3周年:04/06/15 11:17
>>126
人工知能学会とかありますよ。申し込み過ぎてるけど。

139 :名無しさん@3周年:04/07/08 21:49
>129
激しく胴囲。
面白いんだけど、がっかりすること多いよね。
制御に使うにも、実システムに適用する際に、
そんなにたくさん実験し学習させていたら、
時間とお金がたくさんかかる。。。

シミュレーション上で学習させておいて、それをニューラルネットコントローラの
重み係数に設定すればいいかなと思ったけど、
実システムとモデル化したシミュレーションのモデルとの間には、
モデル化誤差があるからね。。。

NNが完璧なロバスト性が示されていて、
ロバスト性が保証される範囲が明確になっていれば、いいんだけどね。

140 :名無しさん@3周年:04/09/29 20:10:12
ニューラルネットワークって、未来はあるのでしょうか?

141 :名無しさん@3周年:04/10/17 23:50:59
このスレなみに没落はやそーな・・>>140

そーいや神経回路学会って破算したよね?

142 :GEORGIA ◆kR.pP3tF7. :04/10/19 19:01:49
NASAの開発したIFC (Intelligent Flight Control)、NNを活かしたものです。
1989年 7月にUNITED 232便DC-10ジェットの操縦機能が失われ、エンジン部以外
の飛行制御を探りはじめてから約15年の実験を重ね、民間機へのIFC搭載も可能
と考えられる程になりました。F-15ジェット戦闘機での実験も計画にあるそうで
す d:-)

Markovモデルに元ずくNN実装は、どういった解を求めるか自明である事が前提に
ある筈ですね。人工知能も応用分野のひとつでしょうが、NN研究は学習法と確率
的/ 決定的システムの高度な実現に掛かっていると理解していたのですが /(_'
少しピントがずれておりましたか..

143 :名無しさん@3周年:04/10/19 19:50:04
まくろふもでるならNNもつかえんのか?
じゃあどうやって?
だれかわかりやすい論文か、教科書書いてくれ!

144 :名無しさん@3周年:04/10/19 20:06:12
NNよりCNN(セルラーニューラルネットワーク)なら、集積化にも向いてるし将来性ありそうな気がするんですけど
どうなんですか?

145 :名無しさん@3周年:04/10/25 01:28:52
CNNアツイ!!
日本じゃまだまだ普及してないけど。

146 :名無しさん@3周年:04/10/25 16:31:43
CNNの研究してる大学どこぉ?

147 :145:04/10/25 22:57:47
うちの研究室は、海外の大学と共同でCNN研究してるよ。

148 :名無しさん@3周年:04/10/26 17:40:35
心理学系ではどうなの?これ

149 :名無しさん@3周年:04/10/26 22:22:39
CNNの簡単なシミュレーションにはCANDYがお勧め

150 :名無しさん@3周年:04/11/06 20:41:18
やはりNNはこのスレと同様に(以下略)

151 :名無しさん@3周年:04/11/14 12:16:12
セルラーニューラルネットワークって、
ユニットを格子状に配置したニューラルネットワークのこと?

152 :名無しさん@3周年:04/11/17 10:49:10
>>151
結合半径が1のニューラルネット

153 :名無しさん@3周年:04/11/19 07:51:18
>>152
ケツ号半径ってなによ?
市具も井戸関数への入力が-0.5〜0.5ってこと?
それとも市具も意度関数の出力が0〜1ってこと?

154 :名無しさん@3周年:04/11/19 18:53:03
CNNは階層型とは違って、面上に格子状に並べたもので
NNとの最大の違いは、各セルが周りの8個のセルのみ(つまり結合半径=1)と結合したもの
だから、配線が最小ですむためLSI化に向いている

155 :名無しさん@3周年:04/11/20 15:14:10
ニューラルネットワークは実践的じゃないよね?

156 :名無しさん@3周年:04/11/20 21:35:51
ねずみ脳のが現実的

157 :名無しさん@3周年:04/11/22 01:35:38
日本は国策としてカオスニューラルネットワークの開発を官民あげてやるべし
!!! 
日本の生んだ天才脳科学者津田一朗博士を称えよう!!!
脳において発生するカオスは脳内の認知・推論・判断といった人間の基本的な行動に関して非常に重要な役割を果たしていると
津田博士は考えておられる(詳細はサイエンス社出版「カオス的脳観」を参照されたし
カオスニューロ回路を大規模システムへと拡張、現在は一万ニューロンシステムという
さらに大規模なシステムを公尽くしている(サイエンス社:computer today01年11月号)より
とにかくカオスニューロは巡回セールスマン問題のような難問においても局所解に陥りにくい
という非常に優れた能力を持っていいるのが従来のニューラルネットとの違いである。
もしこの現在進行中のカオスニューロ開発計画が順調に進み、成功した暁には、いったいどれだけの強い
インパクトを計算機科学界のみならず、大脳生理学や果ては社会学といった異分野にまで
及ぼし、日本が世界に先駆けて「大脳を人工的に作る」という世界的に見てもきわめて独創的といえる
テーマをなんとか成功させてほしいものである。 





158 :名無しさん@3周年:04/11/24 05:30:11
カオスって言うと聞こえがいいがただのランダムだしな
最適解に収まるまでにそうとう苦労しそうな予感
そりゃ谷がなけりゃはまることもないわな
ニューラルネット自体に万能は不可能と正面されてるんだから
計算過程をいくら工夫したっていっしょ
ニューラルネットの多段ネットワークがきもだろうな

159 :名無しさん@3周年:04/11/30 01:44:03
>>158
あなたは言葉の使い方が間違っているし、原理もほとんど解かっていないように見える。

160 :名無しさん@3周年:04/12/02 03:21:27
>>158
> カオスって言うと聞こえがいいがただのランダムだしな 
カオスはランダムじゃないぞ。

> そりゃ谷がなけりゃはまることもないわな
アトラクタはあるぞ。

> ニューラルネット自体に万能は不可能と正面されてるんだから 
  ワケ     ワカ     ラン♪
  ∧_∧   ∧_∧    ∧_∧
 ( ・∀・)  ( ・∀・)   ( ・∀・)
⊂ ⊂  )  ( U  つ  ⊂__へ つ
 < < <    ) ) )     (_)|
 (_(_)  (__)_)    彡(__)

161 :名無しさん@3周年:04/12/02 10:15:16
最適経路問題を地図に対応する格子状のニューラルネットワークで解くのは、歴史的な慣習なのか?
現実で良く似たケースを探すと、餌がある経路を発見する粘菌の知能を近似しているように思えてならない。
今の人工知能は粘菌レベルということなのだろうか……。

162 :名無しさん@3周年:04/12/02 12:26:16
粘菌のがまし

163 :名無しさん@3周年:04/12/03 00:03:25
ニューロンモデルを組み合わせてセルラニューラルネットワークをシミュレートしてみた。
発火は入力のしきい値乖離量で近似(負の場合はゼロ)。結合は興奮性と抑制性を兼ねるため、荷重には負の値も許可。
実行すると、左端(入力層)に近いほうから徐々に構造化が進んだ。
構造化が右端まで進むと全体的に発火は鎮静化していき、目立つ発火は1割くらいに。
時折思い出したようにぼうっと発火するニューロン。やけに生物くさい感じがする。

さて、残る問題は……「これ」に何が出来るか調べること……
検証方法はまだ、考えていない……

○| ̄|_


164 :名無しさん@3周年:04/12/03 00:49:13
結局、いつになったらニューラルネットでシンボル操作ができるようになるの?

165 :名無しさん@3周年:04/12/03 04:17:29
そもそもニューロンをたかだか数ビットの数値で表現しようとしても無理だよね
結局は入力パターンの数だけの出力パターンがあるだけだし
しかも完璧じゃなさすぎる
バイオデバイスの研究に期待

166 :名無しさん@3周年:04/12/03 12:23:26
ニューラルネットワーク
方向性のない、解を求めるコンピュータ

ロボットの感情に使えるのかな、暴走したら、どうするんだろう

167 :163:04/12/03 22:18:20
セル全体の平均発火量(脳波)とか発火周期とか色々調べてみたけど、既知と未知の分類器としては今のままでもそれなりに使えるみたい。
ただ、知能や感情の代わりとして使うなら、快/不快の評価に応じてダイナミックに
結合荷重の変動量等を変える仕組みが要りそうな予感。
好きなことを優先的に、嫌なことを無視するように学ばせると、その偏りが性格になる。
盆栽の枝ぶりの特長と、ヒトの性格は、個体の成長の偏りという意味で本質的に同じものだからね。

非均一な情報処理の実現のために、疲労度もパラメタに入れるべきか……悩む……。


168 :名無しさん@3周年:04/12/04 08:47:56
この感情ってのが曲者だよね
向上心、自己防衛、好き嫌いっては人間でも常に変化してるからね
0か1じゃ表せない
その上にさらに条件判断というニューラルネットが張り巡らされてる
根底にあるのは本能だと思う
問題はこの本能の部分をプログラミングできるかどうかにかかってる
ニューラルネットを構成する為のニューラルネットを単純学習で作れるかどうか

病気にならない
言うことを聞く
誰とでも平等に接する
感情の起伏が無い

こんなニューロン構成の出来るニューラルネットを作れたら完璧だと思うよ


169 :164:04/12/05 04:37:33
>>163
結合荷重の変動量を動的に変えるのは
学習時間を短縮するために使われる一般的な技法。
別に知能や感情に限ったことではないけど…。

> 好きなことを優先的に、嫌なことを無視するように学ばせると、その偏りが性格になる。 
要するに、「これを好きになりなさい」「これを嫌いになりなさい」と躾ているわけだね。
それを個体の成長の偏りと言っていいものか。

僕もニューラルネットで知能を実現したいと思っていたときがあって、
そのとき考えてたのがボルツマンマシンの温度を感情のバロメータとして
使えないかということ。
結局、その時はもっと先にやりたいことがあったんでやらなかったけど。
多分これからもやんないと思うから晒すけど、どうかな。

170 :164:04/12/05 05:17:12
>>168
何言ってんの?

171 :163:04/12/05 10:06:11
>>169
それは、単層、多層パーセプトロンでの誤差の収束効率の話?
自分がやった独自モデルでのニューロン群シミュレーションでは、まだ教師信号やフィードバックは使ってなくて、
単に入力に対応する固有パターンが形成される様子を観察しているとゆー状況。
パターン形成は結合荷重の変動率が固定でもかなり高速で、
むしろ使用済みリソースの再利用の方が課題なんだけど……
やはり結合荷重の変動率の変動だけじゃ解決できんかな……。
忘却も導入してみるか……。

172 :名無しさん@3周年:04/12/13 22:52:33
カーネギーメロンのPDP++を使ってる人いる?
コロラドのLeabraは? こっちアルゴリズムはerror-driven+hebbian
を使ってるな。

173 :名無しさん@3周年:04/12/16 21:36:34
age

174 :名無しさん@3周年:04/12/20 21:18:49
ペットロボットの思考制御に使えないのかな?

175 :名無しさん@3周年:04/12/20 22:07:53

http://ringoriri.fc2web.com/29/dsi/ 最近、この子に萌え。


     まじヤバイ・・

                リリカぁ、俺とも頼む・・・



176 :名無しさん@3周年:04/12/23 18:55:33
ミリンダファイト

177 :名無しさん@3周年:05/01/11 10:18:27
ボルツマン萌え

178 :名無しさん@3周年:05/01/11 17:59:48
脳関連でネズミの脳の一部機能を代価する実験とかいう話あったらしいね。
これもニューロネットらしいけど。
最終的には脳を損傷した人の医療用とからしい。
俺には理解できない話だけど。

質問なんですけど
うまくいかないアプローチだとは思いますが、
大量の経済指標をぶち込んで経済の先行く予測研究してるような所ないですか?
昔、日曜大工気分でそれやって挫折した経験があるんで、どんなものかなと思って。

179 :名無しさん@3周年:05/01/14 11:53:10
>>178
http://news18.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1098732859/

これのこと?↑

180 :名無しさん@3周年:05/01/14 23:18:00
◆◆☆ 人工知能全般 Mode Z ☆◆◆
http://academy3.2ch.net/test/read.cgi/philo/1105154831/135-

181 :名無しさん@3周年:05/01/16 14:50:38
>179
怪しい研究機関がそこそこの金かけて
やってるとかだと思ったら天下の地球シュミレータですか。
なんか世の中って変。

182 :名無しさん@3周年:05/01/18 20:16:20
>>164
ニューラルネットによるシンボル操作って
ここに載ってるような話?
ttp://www.ir.rikkyo.ac.jp/~tsuzuki/cs-intro1.pdf
後、上のにも出てくるこういう研究もあるようだ

ttp://www.icsi.berkeley.edu/~shastri/shruti/


183 :名無しさん@3周年:05/01/18 20:18:33
>>181
シミュレータ

184 :名無しさん@3周年:05/01/21 00:50:53
趣味レータ

185 :名無しさん@3周年:05/01/21 09:08:14
>>184
漏れのネタとるなヽ(`Д´)ノ

186 :名無しさん@3周年:05/01/21 11:30:53
ミリンダファイトじゃないのか?

187 :名無しさん@3周年:05/01/21 12:09:18
>>186
何それ?

188 :名無しさん@3周年:05/01/23 02:32:55
経済シミュレーション

むりだよ!
誰が2chなんて予言できるんだ?
それと同じくらい将来の予測経済ポリシーがわからないと、

むりだよ!

189 :名無しさん@3周年:05/01/23 02:37:03
地球シミュレーション

むりだよ!
誰が阪神・新潟・スマトラを予言できるんだ?
それと同じくらい将来の予測災害度がわからないと、

むりだよ!


190 :名無しさん@3周年:05/01/24 05:58:01

                                   ∧( ̄ ̄ ̄ ̄\
                                  /   ̄ ̄ ̄\ \
                      ( ̄ ̄ ̄\     .| (°) (°) l  \ \
                       ̄ ̄\  \    |  (●)  | /  l
                          .\  \  |   l∪l   l/  / あばばばばばば
                            \ \  \  .ヽ/  ./  /
                              \  ̄ ̄        /
                                ̄ ̄|      |
                                  |      |
                   / ̄ ̄ ̄ ̄)       |      |
     / ̄ ̄ ̄ ̄ ̄\   /  / ̄ ̄ ̄        .|      |
    <  ● ⌒ _ \/  // ̄ ̄ ̄ ̄)     /  /l   .|
     |    ● ⊃>    /  / ̄ ̄ ̄    /  / |  |
    <  ● 、_,  ̄ __/  /\       /  /  |  |
     \_____/   \    \     |  |   \  \
                    \    \    .|  |    .\  \_
         あ          |    |   |  |      \    l
         ば          |    |    \  \        ̄l |
         ば          /     |     / /         ̄
         ば        /  /l  |      ̄ ̄
                 /  / |  |
                /  /   |  |
               | l ̄    |    ̄)
                \_)    

191 :名無しさん@3周年:05/01/27 11:24:19
>>182の下のリンクが何の研究なのか、わからない

教えて。詳しい人

192 :名無しさん@3周年:05/02/06 04:04:26
俺はいちおうニューロの研究してた
みんな見当違いだけどでそれらしい書き込みして
ニューロの印象悪くすんなよな

193 :名無しさん@3周年:05/02/08 13:26:30
>>192

なるほど。それでは>>191を解説してもらえませんか?

194 :名無しさん@3周年:05/02/15 00:23:08
3層フィードフォワードNNだと、入力と出力の関係 出力=f(入力) を近似できる。
その関数f()を、細かいことは知らなくても、具体的なデータを使って学習により取得できる。
ってことでOK?

ボルツマンマシンはよく判らないけども、
評価関数から計算して結合をうまく設定すると、
任意の初期状態からはじめて、しばらく動作させるとミニマムのところで平衡状態になる
ってこと?

3層NNの方を、株価の予測とか、売買シグナルを出すためとかに応用してみようと思ってます。
趣味程度のものだけど。
過去5日間の株価データを入力にして、
出力は6日目の株価とか、{-1, 0, 1}で{売り,中立,買い}とかを考えています。

参考になりそうなサイトとかってありますか?


195 :名無しさん@3周年:05/02/15 10:51:50
無理

196 :名無しさん@3周年:05/02/16 21:23:55
入力する形式に全然工夫せず出力形式の仕様を
真っ先に決めるのはどうかとおもう

あと、過去5日分のデータを使うそうだが、それだと
今みたいに決算前で微妙に株価が上がるとかそう
いった情報が入らないだろう

こんな事言っておいてなんだが適当に作っても何らか
の出力が得られるだろうから趣味には向いてると思うぞ
ガンガレ

197 :名無しさん@3周年:05/02/16 22:49:22
>>194
大和証券が似たようなことやってたなあ。
Campbellって人のファイナンスの計量分析とかいう本に、
NNの金融への応用法が載ってたよ。(但し、オプション
プライシングだったんで予測ではないけどね)

198 :なまえをいれて:05/02/18 00:30:25
 17年前、甘利さんの本や、数理の本などに特集があり、
 プログラムを組んでいたのが懐かしい。

 いろいろなパターンを学習させて認識させるのが面白かった記憶がある。
 ただ、会社にはいったらだれもしらないので悲しかった。





199 :2ちゃんねると紀藤正樹弁護士の黒い関係:05/02/18 18:27:52
2ちゃんねると紀藤正樹弁護士の黒い関係
規制されて飛ばない場合は、URLを直接入力してください。
それぐらい見られたくない内容なのでしょう(w
http://www.freeml.com/message/access@freeml.com/0000006
http://www.freeml.com/message/book-ml@freeml.com/0000183


200 :名無しさん@3周年:05/02/19 10:30:28
200いただきまんもす
(σ´・∀・`)σ

201 :名無しさん@3周年:05/02/19 10:44:32
>>200
通報しました!

202 :名無しさん@3周年:05/02/19 13:58:14
もまいら、認知科学のはなしもしれ

203 :ぼるじょあ ◆yBEncckFOU :05/02/20 08:51:59
                                         
     ∧_∧  ∧_∧                             
ピュ.ー (  ・3・) (  ^^ ) <これからも僕たちを応援して下さいね(^^)。
  =〔~∪ ̄ ̄ ̄∪ ̄ ̄〕                             
  = ◎――――――◎                      山崎渉&ぼるじょあ
                                          

204 :山.崎 渉:05/02/22 20:03:29
...これからも僕を応援して下さいね(^^)。   
  
━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅(^^)]━―━―━―━―━―━―━―━―━―
         
     ∧_∧
ピュ.ー (  ^^ ) <これからも僕を応援して下さいね(^^)。                         
  =〔~∪ ̄ ̄〕                                            
  = ◎――◎                      山崎渉                       
                                
 __∧_∧_                                                 
 |(  ^^ )| <寝るぽ(^^)      
 |\⌒⌒⌒\                                
 \ |⌒⌒⌒~|         山崎渉             
   ~ ̄ ̄ ̄ ̄                            
                            
   ∧_∧                                       
  (  ^^ )< ぬるぽ(^^)      
                                                       
    (⌒V⌒)                    
   │ ^ ^ │<これからも僕を応援して下さいね(^^)。   
  ⊂|    |つ                                
   (_)(_)                      山崎パン 
                                         
     ∧_∧  ∧_∧
ピュ.ー (  ・3・) (  ^^ ) <これからも僕たちを応援して下さいね(^^)。
  =〔~∪ ̄ ̄ ̄∪ ̄ ̄〕                          
  = ◎――――――◎                      山崎渉&ぼるじょあ

205 :名無しさん@3周年:05/02/25 20:38:22
ニューラルネットワークはどの変数が効いているかを判断することはできるのでしょうか?


206 :名無しさん@3周年:05/02/26 14:40:08
脳はどのニューロンが効いているかを判断することはできるのでしょうか?

207 :名無しさん@3周年:05/02/27 21:01:03
データマイニングに応用する方法ってどんなのがある?

208 :194:05/03/02 23:42:18
とりあえず XOR の入出力関係のNNをJavaで作ってみた
extendsすれば階層型のは簡単に拡張できる

http://www.geocities.jp/retort_curry119/



209 :名無しさん@3周年:05/03/12 18:59:10
実務家の人がいたら質問。

NNを使った報告書のアウトプットにはどんな項目が並ぶのでしょうか?

210 :名無しさん@3周年:2005/03/21(月) 10:29:44
NNのボルツマンは量子力学の応用モデルとして可能かな?
担当の教授はその方向性もあり得るとかで力説してたけどね。
確かに、量子力学のいくつかの特徴はおさえているけど、
本質的には、異なる様に思える。
具体的には観測による確率波の収束だね。
ボルツマンだと、ただ単に確率的に試行を繰り返し統計を取っているだけで
観測には依らない。
しかし、実際の量子論では観測により結果が一意に決定されてしまう。
統計的に見ると出力の期待値は同じかもしれないが、この違いは大きい。
つまり、出力に至るまでの過程が異なっている可能性がある。
ただ「観測の理論」は発展途中なので、
観測により、どの様に確率波が収束されるのかは不明。

211 :名無しさん@3周年:2005/03/21(月) 11:09:27
>>205
>>206
入力変数、ユニット間の重み係数を見て判断すればいいんじゃないの?
或いは、重み係数の変化量を基準にするとかは?

212 :名無しさん@3周年:2005/03/21(月) 11:12:51
>>210
理系のNNはかなり高度だな?
工学系には、疲れる。

213 :名無しさん@3周年:2005/03/28(月) 00:55:37
>>212
そりゃ、数理系と工学系の本質的な違いとして、
仕組みを知らなきゃ、と
使えりゃ良いよ、
って違いがあるからねぇ。

214 :名無しさん@3周年:皇紀2665/04/02(土) 01:05:57
ニューラルネットワークとコネクショニストモデルってどう違うの?

215 :名無しさん@3周年:2005/04/03(日) 00:05:21
>>213
ハ?

216 :名無しさん@3周年:2005/04/03(日) 09:47:42
コネクショニストモデル⊃ニューラルネットワーク

217 :名無しさん@3周年:2005/04/04(月) 03:44:42
イッチーことI原憲克氏の所為により
Winny、Winny2、Share&画像掲示板上にセフレ☆ハメ鳥写真大量公開中!

I氏の母曰く、「私たちはどこへ訴えたらいいんでしょうか・・・・」

・・・・・・もう絶句です。
まさに”自分たちのことしか考えていない”ですね!
ハメ鳥を晒された女性(I氏=イケメンゆえに相応の美女達)
の立場をまったく理解していないばかりか
既に被害者ヅラ・・・これがエリート公務員の実態なのでしょうか?

こいつらには最善の選択肢「自首」という概念がまったくないようです!

詳細は痛いニュース板の専用スレッドで・・・
http://news18.2ch.net/dqnplus/


218 :名無しさん@3周年:2005/04/15(金) 00:20:12
NNの問題は量子コンピューターのアルゴリズム開発と発見を待つべし。

219 :名無しさん@3周年:2005/05/12(木) 14:10:49
それよりもやはり天才待ちって感がするんだが。

220 :教えて賢い人:2005/06/22(水) 16:37:50
3方向異方性材料のチップ(大きさ、長軸・短軸比ランダム、木の板のようなもの)を接着剤を使って熱プレスした複合材料で
材料表面のエレメント配向を説明変数、ヤング率・強度を目的変数とする場合、
ノードの種類や結合はどのように配置するのがよいでしょうか。
使っているソフトはJooneです。
その他相談事項
エレメントの重なり合う面積が加重伝達と関係が深い→ヤング率に影響大なので入力変数を配向角のコサイン値にしたほうがいい?
材料の密度もヤング率に影響大なので説明変数にいれたいのですが、次元の違うものを入力データで一遍にいれるのは良くない?
教えて、賢い人。

221 :名無しさん@3周年:2005/06/26(日) 04:31:15
Interopに行ったとき、参考出品でNNを使った試作品を展示しているところがあった。
ちょっと質問してみたけど、技術者の人じゃなかったからつまらんかった。

222 :名無しさん@3周年:2005/06/27(月) 08:18:27
風俗、ソープ板だと、NNと言えば、生中出しのことみたい。

223 :名無しさん@3周年:2005/06/27(月) 21:27:51
今の学習のアルゴリズムは、白紙からの学習は、扱っていないので
NNの議論には、無理があります。やはり量子コンピュータを待たないと
いけないようです。

224 :名無しさん@3周年:2005/06/27(月) 23:58:08
ANN (artificial neural network) でOK?

225 :名無しさん@3周年:2005/06/28(火) 00:44:03
Anal Nama Nakadashi ならOK。

226 :名無しさん@3周年:2005/06/30(木) 01:27:36
>>221
どんなの?

227 :名無しさん@3周年:2005/06/30(木) 23:45:17
よくよく考えたんだが、
ニューラルネットも目的変数と説明変数が線型関係じゃないと駄目だよな?

ニューラルネットなら非線形関係でも平気と謳っている書籍が多すぎる。

228 :194:2005/07/03(日) 01:19:58
自分が読んだ本には
シグモイド関数からインパルス関数を作って
インパルス関数のn倍をずらしながら足し合わせることで
非線形の関数も近似できるって書いてあったけど

229 :名無しさん@3周年:2005/07/03(日) 08:48:40
で、キミは非線形関数も近似できると思っているの?
二次関数、三次関数と....

230 :194:2005/07/03(日) 11:34:41
できるよ
十分な精度を出すのは難しいかも知れないけど

231 :名無しさん@3周年:2005/07/03(日) 12:52:21
194は実務未経験者だろ

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