米中貿易協議は一歩前進するも、中国のバブル崩壊は３、４年以内に起きる？ - ライブドアニュース
2020年1月28日 6時0分 リンクをコピーする by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと バブルの崩壊は3〜4年以内には起きるのではないかと真壁昭夫氏が語る 不動産バブルが弾け、金融システムの崩壊が世界経済に影響を与えると説明 その影響は、人類が経験したことのない規模になる可能性があると述べた 「ジャック・マー氏や柳伝志氏など、大物起業家が第一線から退いているのも、に備えてのことかもしれません」と語る真壁昭夫氏 今や、世界第２位の規模を誇る。その内側で膨らみ続ける「バブル」の正体とはなんなのか？ そしてバブルの「崩壊」が、世界経済に与えるインパクトとはどんなものなのか？ その深刻な破壊力に警鐘を鳴らすのが、法政大学大学院教授、真壁昭夫氏の新刊『ディープインパクト不況』（講談社＋α新書）だ。３０年前に日本経済が直面したと照らし合わせながら、バブルの実態を真壁氏に解説していただいた。
Neural networks and deep learning
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
SHRDLU - Wikipedia
SHRDLUとは、人工知能研究初期の研究開発プロジェクトである。1968年から1970年にかけて、テリー・ウィノグラードによって実施された。 コンピューターの中に仮想的に「積み木の世界」を構成し、そこに存在するいくつかの物体――ブロック、円錐、球など――を英語で指示を与えることで積み上げたり下ろしたり動かすことができる。自然言語により仮想世界の操作を行う事ができる。 実装はソフトウエア面ではプログラミング言語LispとPlannerを用いて記述され、ハードウエア面ではDEC社のコンピュータ・PDP-6および同社のグラフィック端末上で動作した。後にユタ大学のコンピュータグラフィックス研究所によって改良され、SHRDLUの「世界」はフル3Dで描画されるようになった。 SHRDLUの名称はetaoin shrdluに由来している。 機能[編集] コンピューターの内部に仮想的に積み木の積み上げ、積
村上研究室 AI (人工知能)
『AI』とは『人工知能』という意味の『Artifical Intelligence』の頭文字をとったものです。 人工知能の研究の目的は、人間のような知能の働き(の一部)をコンピュータ上で実現することです。 人工知能の代表的な応用分野として、ゲームやパズルへの応用があげられます。これらは、チェスや囲碁、将棋などのゲームで行います。これがもっとも身近な人工知能ではないでしょうか。 ゲームやパズルの問題を解くためには、非常にたくさんある選択肢の中から、もっとも有効な答えを素早く探し出さなければいけません。つまり、答えの探索が主な手段となります。 また人工知能の他の分野として、定理の証明があります。これは、数学の定理をコンピュータによって自動的に証明させる分野です。つまり、与えられた公理を使って推論を行い目当ての定理を導きだそうというものです。 ここまで述べてきた人工知能の他には、エキスパートシス
ニューラルネットワーク 三段論法 - Google 検索
三段論法というものです。これは「ソクラテスは人間で. ある。人間は死ぬ。よって ... ニューラルネットワークの中でも、特に近年脚光を. 浴びているのが畳み込み ...
WANN:学習せずとも特定タスクを実行できるニューラルネットワークの探索(1/3)
１．WANN:学習せずとも特定タスクを実行できるニューラルネットワークの探索(1/3)まとめ ・特定の生物は本能により生まれながらにして天敵から逃れる行動をとる事が出来る ・ニューラルネットワーク探索により見つかったモデルの一部は画像処理タスクで同様な傾向を示している ・本能のように特定のタスクを実行できる能力を生まれつき備えたモデルを探索できないか研究されている ２．WANNとは？ 以下、ai.googleblog.comより「Exploring Weight Agnostic Neural Networks」の意訳です。元記事は2019年8月27日、Adam GaierさんとDavid Haさんによる投稿です。脳の動きからAIの動きを類推するとても面白い研究です。David HaさんはhardmaruのアカウントでTwitterで活躍されているGoogle Research, Toky
ニューラルネットワークの動物園 : ニューラルネットワーク・アーキテクチャのチートシート(前編) | POSTD
新しいニューラルネットワークのアーキテクチャがその時々で誕生するため、それら全部を把握することは困難です。全ての略語を覚えようとすると、最初はその数の多さに圧倒されてしまうでしょう（DCIGNやBiLSTM、DCGANを知っている人はいますか？）。 そんなわけで、これらのアーキテクチャの多くを盛り込んだチートシートを作ることにしました。そのほとんどはニューラルネットワークです。しかし、中には全く異なるアーキテクチャも潜んでいます。どれも独特で目新しいアーキテクチャばかりですが、ノードの構造を描くことで基本的な関係が分かりやすくなってきます。 これらをノードマップとして描くことの問題点は、これらがどのように使われるかを明確に示していないという点です。例えば、変分オートエンコーダ（VAE）はオートエンコーダ（AE）と同じように見えますが、実際は訓練過程が全く異なりますし、訓練したネットワークの
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20180924_岡山_日本数学会_数学連携ワークショップ.key
村上・泉田研究室 AI (人工知能)