《日経Robo》なぜディープラーニングがうまく学習できるのか

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OBKsanyo 世の中の問題の多くは低い次数の多項式モデルで説明することができる。説 / 《日経Robo》なぜディープラーニングがうまく学習できるのか (日経テクノロジーオンライン)

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2018/01/28 リンク

yoshihiroueda 以前当時名古屋大学の稲垣康善先生が「数学的帰納法ができるようになったら人工知能は本物だと認める」とおっしゃってたな。まだまだ発展の余地がある。

2018/01/21 リンク

cybo 「これらの特徴は一見は複雑にみえるような世の中の問題が、実は単純で現実的なサイズのニューラルネットワークで十分近似できるということを意味する」

2018/01/04 リンク

shinichiroinaba この業績は画期的なような気がする。テグマークの若い共同研究者。

2018/01/02 リンク

jamais_vu 凄くいい記事だった

2018/01/02 リンク

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《日経Robo》なぜディープラーニングがうまく学習できるのか

TED Conferenceの一種「TEDYouth 2013」で講演している様子である。（写真：TEDYouth 2013, New Orleans... TED Conferenceの一種「TEDYouth 2013」で講演している様子である。（写真：TEDYouth 2013, New Orleans, Louisiana, Civic Center, November 16, 2013. Photo: Ryan Lash、米TED Conferencesの許可を得て掲載）（1）低次の多項式世の中の問題の多くは低い次数の多項式モデルで説明することができる。例えば、重力を支配するニュートン方程式、電磁気学を支配するマクスウェル方程式、流体力学を支配するナビエ・ストークス方程式などの最大次数はたかだか4である。また、画像において意味を変えないような回転や並行移動などの変換は線形変換であり、次数を増やすことはない。ニューラルネットワークは低次の多項式を近似することが得意である。例えば、4つのニューロンからなるニューラルネットワークで乗算1

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akiyoko2022/06/30
pongeponge2018/01/28
OBKsanyo2018/01/28
yoshihiroueda2018/01/21
flatbird2018/01/18
gtakahashi2018/01/15
c_suesue2018/01/14
medicalcloud2018/01/12
stakeholder2018/01/09
m_yanagisawa2018/01/07
cybo2018/01/04
takc9232018/01/03
ZAORIKU2018/01/02
shinichiroinaba2018/01/02
maruware2018/01/02
jamais_vu2018/01/02
candidus2018/01/01
nokoribi2017/12/11

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