小川浩一のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ヤン・ルカン氏の大著
以下メモ
還元主義的モデルでは対応できない複雑な集合的現象の予測は現象学的モデルであるNNが得意とする。ここでいう、還元主義的モデルとは、こういう方程式で支配されて、この環境ではこの影響をこのくらい受けるから、こうなるだろうと予測する方法。ロケットの弾道予測とか、天気予報とか。現象学的モデルは、都市の消費電力の予測とか、薬に対する反応とか、色んなデータを観測して、それらの変数に対する影響度合いを起こったこと(現象)から予測するモデル。
自己教師あり学習による世界モデルの獲得が必要
知能は教科学習のみで達成されるものではなく、自己教師あり学習、教師あり学習、教科学習の３ -
Posted by ブクログ
※ 出版社さんから紙版をいただきましたが，自分でも電子版を購入してレビューしています
著者のLeCunさんは，HintonさんやBengioさんと並んで，第3次AIブームの火付け役である．AIの歴史，自叙伝，ニューラルネット仕組み，そしてAIのさまざまな問題や今後の展望について語った本である．
◆ 第1章：AI革命
データがあればいくらでもすごいAIが作れるぜ！みたいなタカ派のLeCunさん，それに対してハト派のBengioさんみたいな印象を今まで持っていた．現状のニューラルネットに出来ないことを率直に認め，論理の必要性を述べている．初期の論理ベースのAIにも気を遣って紹介している印象を受 -
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Posted by ブクログ
ネタバレヤン・ルカンによるディープラーニングの本は自身の半自伝的な内容となっている。
機械学習などの話題も広く扱われているが、内容について説明することを目的とした本ではないため、ある程度の前提知識は必要になる（数式も全く出てこないわけではない）。この本で誤差逆伝播法について理解することは難しいが、歴史的な背景から書き起こしているため、誤差逆伝播法についてわかっている人が読めば得る所は多いだろう。
・AIは学習するが論理的な推論は行えない。チェス用のプログラムに将棋は指せない。
・強化学習は現実の世界では使い物にならない。強化学習は失敗をした後、パラメータをチューニングしていくというシステムなので、 -