深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラーニングは「無限のデータと無限の計算資源がある場合においては極めて有効である(In a world with infinite data, and infinite computational r
機械学習を学ぶ上で個人的に最強と思う教科書 - Qiita
動機 いわずもがなですが、機械学習の勉強にはとても時間が掛かります。 でも、同じ勉強時間を費やしたとしても、教材の良し悪しで捗り方が大きく変わってくることは、誰もが実感していることだと思います。 そこで、本記事ではテーマごとに私が考える最強の教科書をリストしていこうと思います。 ディープラーニング（アルゴリズムの理解） 「Deep Learning」An MIT Press book, 2016/12 発行 http://www.deeplearningbook.org/ 印刷本も売られてますが、上のWebページでいつでもタダで読めます。（版権上の問題でPDFの形では配布できない＆してないそうです） この本は、ここ数年のディープラーニングの進歩のうち研究者の間ではメジャーとなっているであろうテーマはすべて書いてある、ともいえる内容の広さがありつつ、それぞれのテーマについて理論的背景と具体的
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
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Google、機械学習のデータセットを視覚化するオープンソースツール「Facets」を公開／「Jupyter」のノートブックやWebページに埋め込んで利用できる
