人工知能に関する断創録スマートフォン用の表示で見るスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。ロボティクス、生物学などに興味を持っています。このブログでは人工知能のさまざまな分野について調査したことをまとめています。Learning、Kerasに関する記事が多いです。Learningを研究する予定(2014/1/4)だったのだけれど、多層パーセプトロンまで到達した(2014/2/5)ところで少々(?)足踏みしている。Learningの構成要素であるボルツマンマシンを理解するのに手間取っているためだ。ボルツマンマシンの理解には、マルコフ確率場やMCMCの理解が必要なことがわかったので少し廻り道してモンテカルロ法を先に勉強(2014/6/20)していたというわけ。示唆に富む見解が多いのであとで振り返られるように記録しておきたい。人工知能を実現する学習アルゴリズムに必要だと思われる能力がまとめられている。複雑で非常に多様な関数を学習する能力。訓練データの数より多様性の数がずっと大きい関数を学習する能力。抽象概念を人間の手助けなしで学習する能力。非常に大量の例から学習する能力。訓練の計算時間が訓練数に対してよく(たとえば、線形に近いオーダーで)スケールするべき。ラベルなしのデータから学習する能力。訓練データの一部に正しいラベルが付いていない半教師あり学習の設定で動くこと。たくさんのタスクに存在する相乗作用を利用する能力。すべてのAIタスクは同じ基礎をなす事実に対して異なる見方を提供するためそれらの相乗作用は存在する。たくさんのタスクがあり、かつ将来のタスクが事前にわからないという制約の中では、強力な教師なし学習(たとえば、観測データ内の統計的構造を抽出する能力)が重要な要素となる。Learningとは関係ないが、同じくらい重要な能力として挙げられている。多様な長さと構造の文脈を表現することを学ぶ能力。機械が観測の流れの中で動作し、行動の流れを生成できること。行動が未来の観測と未来の報酬に影響する状況下で決定を下せる能力。世界についてより関連のある情報を収集するために未来の観測に影響を与える能力。違いはありそうだけど、特に異論はない。いくつか、重要なキーワードが得られたので個別のテーマについては後で掘り下げたい。この論文に関する勉強会の資料を松尾さんがアップロードされていたので内容を理解する上で参考になった。Learningに興味を持ったのは、分散表現が学習できるということで1番目のテーマと関係があるから。DNNは猫のたくさんの画像→猫ラベルという流れだと思うのですが、やりたいのはその逆で猫というラベル→色々な猫の画像というものを作りたいのです。元の学習コーパスに含まれない猫の画像もです。DNNのモデルでこのパターン生成ができるのか知りたいなと。Machine(PDF)というのがあるよと教えてもらった。task.と書いてある。Learningを勉強するモチベーションがすごくわいている。紹介していただいた論文は難しくてまだ理解できなかったわけですが(笑)また後で愚痴を書こうと思うけれど、実を言うとニューラルネットのアプローチは昔からあまり好きではなかった。・・・けれどがんばって理解できるようになりたい。楽しそうに思えてきたから。(1)Pythonでゲーム作りますが何か?のGitHub...»プロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。Blog|ブログを報告する。