tabateeの日記： 学習システムの理論と実現

最近、学習システムの理論と実現という本を読んでました。
p17から引用
>>そこでは、高次元空間の画像や音声の情報を特徴量とよばれる低次元ベクトルに変換することが推奨されていた。よい特徴量を見つければ、すぐれた識別システムが得られるので、宝探しのように特徴量探しが行われていたのである。
中略
>>サポートベクトルマシンが、宝探しのようにして発見された特徴量と比較して、少なくとも同等の識別率をもつことは使ってみて初めてわかったことである。

という感じで、この分野のパラダイムシフトは興味深いです。
今更直接データを眺めて宝探しするのはやってられないですが、論文や各種のアルゴリズムの中から宝探しも疲れますね :-)

学習理論

[nokuno (34086)]

こんにちは。 理論系は難しいです。 ニューロ系の研究室に所属しているのですが、 役に立てばよいの声の元に表層的な研究だけしているような気がしています。

Re:学習理論

[tabatee (1637)]

ども
ニューラルネットワークの類は、理論的な掘り下げが実用的な使い勝手の向上に(運悪く)つながらなかったという印象を持っています。なので理論の方を諦めるというのも今時の方針としてはアリかなと思います。
SVMなんかだと(運良く)色々な応用分野で濡れ手に粟と感じるぐらい成果がでている気がするので、今後も勉強していきたいですが、ニューラルネットワークは逆伝播法の式を理解したところから先に進む気力が出ない…