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とっくに廃れた分野だと思ってたけど、なんか新しいことがあるの？
大昔はニューラル・ネットワークと言えばパーセプトロンだったような時代やコミュニティもあったけど、いまはそんなことはないよ。パーセプトロンには、たれ込みにある「シナプス」はないよね。ニューロンのネットワークという意味では、我々の脳だってニューラル・ネットワークだし。その数理モデルの研究は、廃れるどころか、面白すぎてグラント申請せずにはいられないくらいの分野だと思います（どのくらい予算がついてるかは知らないけど）。
＞パーセプトロンには、たれ込みにある「シナプス」はないよね。この手の話は概念の捉え方の話だから、パーセプトロンのようなフィードフォワードニューラルネットにもシナプスは想定できるよ。接続腕の数を考えるとごちゃごちゃしてよく判らんけど。
ノード数が合わないが、入力は判定を行わないのでノードにカウントしないと仮定するとして･･･■1024bit入力の単純パーセプトロンとして(1024*256)=262144シナプス。■256bit入力の単純パーセプトロンとして(256*256)=65536シナプス。●768bit入力の全結合リカレントニューラルネットとして(256*256)+(768*256)=262144シナプス。●0bit入力の全結合リカレントニューラルネットとして(256*256)+(0*256)=65536シナプス。(制御不能)▲768bit入力とノードの上書き入力256bitの全結合リカレントニューラルネットとして、(256*256)+(768*256)=262144シナプス。▲0bit入力とノードの上書き入力256bitの全結合リカレントニューラルネットとして、(256*256)+(0*256)=65536シナプス。判りやすく帳尻を合わせると、単純パーセプトロンの方が素直に262144と65536シナプスを求めやすい気がする。出力を入力にフィードバックすれば、単純パーセプトロンで全結合リカレントニューラルネットを代用する事もできるわけだし、実装の手間考えたら案外パーセプトロンの繰り返し実行かもよ？
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物事のやり方は一つではない -- Perlな人
ニューラルネットワークって (スコア:0)
とっくに廃れた分野だと思ってたけど、なんか新しいことがあるの？
Re: (スコア:1)
大昔はニューラル・ネットワークと言えばパーセプトロンだったような時代やコミュニティもあったけど、いまはそんなことはないよ。
パーセプトロンには、たれ込みにある「シナプス」はないよね。
ニューロンのネットワークという意味では、我々の脳だってニューラル・ネットワークだし。
その数理モデルの研究は、廃れるどころか、面白すぎてグラント申請せずにはいられないくらいの分野だと思います（どのくらい予算がついてるかは知らないけど）。
Re:ニューラルネットワークって (スコア:1, 興味深い)
＞パーセプトロンには、たれ込みにある「シナプス」はないよね。
この手の話は概念の捉え方の話だから、パーセプトロンのようなフィードフォワードニューラルネットにもシナプスは想定できるよ。
接続腕の数を考えるとごちゃごちゃしてよく判らんけど。
ノード数が合わないが、入力は判定を行わないのでノードにカウントしないと仮定するとして･･･
■1024bit入力の単純パーセプトロンとして(1024*256)=262144シナプス。
■256bit入力の単純パーセプトロンとして(256*256)=65536シナプス。
●768bit入力の全結合リカレントニューラルネットとして(256*256)+(768*256)=262144シナプス。
●0bit入力の全結合リカレントニューラルネットとして(256*256)+(0*256)=65536シナプス。(制御不能)
▲768bit入力とノードの上書き入力256bitの全結合リカレントニューラルネットとして、(256*256)+(768*256)=262144シナプス。
▲0bit入力とノードの上書き入力256bitの全結合リカレントニューラルネットとして、(256*256)+(0*256)=65536シナプス。
判りやすく帳尻を合わせると、単純パーセプトロンの方が素直に262144と65536シナプスを求めやすい気がする。
出力を入力にフィードバックすれば、単純パーセプトロンで全結合リカレントニューラルネットを代用する事もできるわけだし、実装の手間考えたら案外パーセプトロンの繰り返し実行かもよ？