AI関連
わからないこと
- 活性化関数
- 非線形にする
- なんで非線形かはよくわからない
走り書きメモ
MNISTにチャレンジ
“世の中的には、ディープラーニングが機械学習のラスボスのように扱われている感がありますが、理解のしやすさという意味では、そんなことはありません。”
from https://qiita.com/ueniki/items/25b08c9fc505c5876e73
単純パーセプトロン
内積を取ることで、フィルター？係数と重みを適応できる。
まずは、線形回帰と分類問題を取り組もう。その後に生成系をやってみよう
基本が学べる
「自動車の運転方法ではなく、自動車の仕組みが書かれている」
全部をnumpyで実装するらしい。すごい。
基本の原理原則を一応学んでおきたい人向け。
カルマンフィルタ
計算に使う値は、現在の値と一個前の値。そして、係数は過去の事例をもとに決定される。
係数の評価・修正はのタイミングで行われるのか不明
https://qiita.com/IshitaTakeshi/items/740ac7e9b549eee4cc04
キーワード
確率過程、マルコフ過程など？
脳の報酬系 と 係数の評価・修正 は関係してそう。
もちろん様々なモデルが考えられるので、いろんなモデルを構築してトライアンドエラーを繰り返すことになります。
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/人工知能%E3%83%BB深層学習を学ぶためのロードマップ/