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UNIXはシンプルである。必要なのはそのシンプルさを理解する素質だけである -- Dennis Ritchie
幾つか方法があるです (スコア:1)
# 帰れば教科書くらいはあったかな?
Re:幾つか方法があるです (スコア:1)
ニューラルネットワークは以前サンプルプログラムを本で読んで真似して作ってみたことがあるのですが、いろんなパターンの入力-正解の組み合わせを叩き込んでおいて、それに類似したパターンに反応するという、正方向の重み付け強化だと認識しています(逆伝搬も、誤差を減らすという意味で同様)。
あれって、「中間層は3層で入力にはきれいな(特徴的な)パターンを選んであげるのが王道」という気がしているのですが(偏見かしら?)、実際の神経細胞って正解ばかりを与えられて形成されるんじゃなくて、前段階か後段階か良く分かりませんがもうちょっと別なしくみが組み合わさっている気がする今日この頃なのです。
(生身の神経回路の)入出力のモデル化を考えたら案外うまく行ったりするのかしら。
もう少し考えてみます~
Re:幾つか方法があるです (スコア:1)
少なくとも生身だとほぼ無条件に報酬/罰になる系があるのでニューラルネットにもそういうのを持ち込むといいかもです。全体への報酬/罰になる入力とか。
Re:幾つか方法があるです (スコア:1)
結果はそうなると思います。
>少なくとも生身だとほぼ無条件に報酬/罰になる系があるので
そうですね、ニューロンたん個体レベルでも、報酬/罰制御ってあるのかな~?
(システムとしてFeedbackするしくみはあるけど)
…とか、まあ疑問は尽きず、あ~だこ~だ考えるの楽しいです。
コメントありがとうです。