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ニューラルネットワークについて
1:NP困難 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。
494:10/19(月) 16:08
>>468です
お勉強、すすんでません。

パーセプトロンとやらからはじめようと思ったのですが
理解できない部分があって、助けてくれるとうれしいです。
省17
495:10/20(火) 00:29
>>494
まったくの想像で書くんだけど
シナプスが出力側のニューロンなりから何か信号をもらうのかなという気がする
神経伝達物質の量とか種類とか、再利用される量が違うとか
496:468 10/24(土) 06:16
まぁ、そんなに簡単に、答えがもらえるとは考えてませんが
生物学的なモデルでなくてもいいんです
オレの考え書きますんで採点してくれるだけでもいいです。
いま読んでる本によると、ニューロンに対する入力部分は
樹状突起の部分のみってことなんで、シナプスから情報が逆流してるわけではないようです
省21
497:468 10/24(土) 06:26
もちろん、単純パーセプトロンだけじゃ、できることが限られすぎておもしろくないので
多層パーセプトロンとかもやってみたいし
自己組織化マップとかもやってみたい

ニューラルネットワークとは方向性が違うようだけど
強化学習やら遺伝的アルゴリズムにも興味が有るので 省13
498:468 10/24(土) 20:07
ってわけで、メモ更新してみた
突っ込みよろしくお願いします。

http://www.ff.iij4u.or.jp/~ranmaru/ai/ai_memo_index.html
499:468 10/28(水) 21:57 [sage]
多層パーセプトロンを実装してみた。
ソースとドキュメントあげておきます
500:10/29(木) 14:17
授業で教師あり学習について調べなければいけないのですがなかなか例が見つかりません。
教師あり学習とは具体的にどんな例がありますか。
ググっても見つかりませんでした。
501:468 10/29(木) 19:32 [sage]
教師ありなら、ニューラルネットワークだとパーセプトロンが具体例になる。
簡単にいうと、回答を示して学習させる方法全般が教師あり学習になる。

パーセプトロンについてはオレのメモでもいいが、
http://www-ailab.elcom.nitech.ac.jp/lecture/neuro/menu.html
http://ipr20.cs.ehime-u.ac.jp/column/neural/index.html 省13
502:10/30(金) 20:17 [sage]
教師あり学習は入力に対する正解を推定するタスクで、
たとえば最小二乗法による関数近似（正解の関数を推定）とか、
SVMによる判別（正解の判別を推定）が上げられる。

教師なし学習の代表例はちょっと言葉が難しいかもしれないけど分布推定。
簡単な例はデータの平均と分散を求めて正規分布をあてはめるのが分布推定。 省12
503:10/31(土) 21:34 [sage]
教師あり学習の具体例は、手書き文字認識が有名じゃない？
実際の製品で使われている手書き文字認識では学習は使われてないかもだけど、
教師あり学習のタスクとしてよく使われている気がする。
上前次1-新書写板覧設AA
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