人工知能は人間を超えるか

碁で世界トップレベルの棋士に圧勝したAlphaGoの目覚ましい活躍で人工知能が注目されていますが、最近読んで面白かった本





ディープラーニングとは何かがめちゃくちゃ分かりやすくまとまっている。


メモ

自己符号化器で入力と出力を同じにする。

層ずつ階層ごとに学習していく点、もう１つは、自己符号化器（オートエンコーダー）という「情報圧縮器」を用いることだ。

世の中の「相関する事象」の相関をあらかじめとらえておくことによって、現実的な問題の学習は早くなる。なぜなら、相関があるということは、その背景に何らかの現実の構造が隠れているはずだからである。
この未知の現実の構造を捉えることができるところが重要。

ディープラーニングでやっていることは、主成分分析を非線形にし、多段にしただけである。 
従来の主成分分析では第１主成分、第２主成分など低次の主成分がより高次な主成分に影響を与える一方、ディープラーニングではその影響がないためより高次の主成分を有効に使える。つまり、より細かい特徴を捉えることができる。これはすごい

ドロップアウトといって、ニューラルネットワークのニューロンを一部停止させる。隠れ層の50％のニューロンをランダムに欠落させるのだ。
要は限られた情報だけでラーニングすることで、精度を高める。
人工知能はヒトの学習とのアナロジーで語れるのでわかりやすい。なんてたって知能だから。

 自己符号化器をベースに特徴量を多段にしていけばよい

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