パーセプトロン

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2012/03/05(月) 10:34:11.64

パーセプトロンについて

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2012/05/29(火) 23:33:32.50

>>28
>>13で本が紹介されてるよ？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2012/08/08(水) 13:32:46.85

パソコン上で使えるパーセプトロンってないの？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2012/08/10(金) 00:50:54.96

つーか人間の脳は明らかにパーセプトロンじゃないよな。小脳はともかく大脳だと抑制のフィードバックだのモジュレータだの回路が複雑すぎるわ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2012/08/24(金) 07:00:33.83

サポートベクターマシンってどうなの

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2012/10/22(月) 00:47:21.77

素晴らしいよ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2012/11/19(月) 00:01:17.19

素晴らしいが、結局特徴量の抽出アルゴリズムが最重要。
判定が速いのはいい。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2012/12/22(土) 06:28:57.90

最近SVM使ってないな

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2013/01/02(水) 22:35:58.96

パーセプトロンとSVMとがどちらも線型分離で分類するなら、
両者の違いは何？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2013/01/03(木) 04:31:01.74

パーセプトロンは、とにかく分離できればOK
SVMは、できるだけ「よく」分離しようとする(マージン最大化)
もし線形分離可能なデータがあったとして、分離の仕方は一通りでは無いよね？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2013/01/04(金) 00:35:38.98

その「よく」ってのは曲者で、学習データから得られた最大マージンとなる境界が
真の境界と一致するとは限らない。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2013/01/04(金) 04:20:56.86

それは当然でしょ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2013/03/03(日) 22:41:28.21

>>38
あくまでも効率的に分析するためのツールだからな

精確さを重視するならコストをかけて調べるべきだ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2013/03/19(火) 18:44:43.40

いまでもニューラルネットとか、真面目に研究してる人っているのかな？
ファジーやGAやニューラルネットが混沌としてた時代に学生やってたので、ふと気になった。
統計処理や回帰分析でパターン認識やればすぐにいい成果でるのがわかってるんだから、幾何や解析の手法を持ち込んでメタなレイヤーか学習関数をいれてやればと手をつけたら誰も相手してくれなくなった。
一台のEWSワークステーションをシェアしてて、40MBのライブラリをHDDにダウンロードしたら怒られる時代。GPU,SSD,数GBの主記憶。もう当時とは別世界だな。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2013/03/28(木) 05:34:38.52

>>41
廃れてるのか？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2013/12/28(土) 13:11:53.82

>>41
別世界になってもたいして進歩してない現実。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2014/06/12(木) 05:34:21.87

あげ