
1,2,3,4,5章まである。5章まで読んだので感想文を書きます。面白かった!! 終わり。
で?
実はなんも分からん・・・という事はないけどね。ニューラルネットワークのですね、重み係数をどのようにして求めるのか? というアルゴリズムに関しては皆無なんですね。それ、Excelのソルバーがやる(笑) なんだよ、それ・・・・
だが、畳込みニューラルネットワーク CNN(Convolutional Neural Network)の原理的なところは分かった。ちなみに BBSは違うからな、CNNだから。そーなんだ。
ついでにExcelの復習にもなったし、いいこっちゃ。超入門としては優れた本である。涌井ずに乾杯。著者は涌井が二人なので涌井ずである。。。。。てへ。
さてと、次のレベルの本に進むか。単なる 入門って本にしようっと。。。
つーか、実はこの数年間で機械学習、ディープラーニング、AIに関する入門書は数冊は読んだのである。だが、何か分かったような分からんような。。。。
ニューラルネットワーク自体は「CAIディジタル信号処理」コロナ社 1998年 を2000年代前半に読んで、そこでパーセプトロン、バックプロパゲーション等も知った。だが、当時はこれで何ができるのか、手書き文字認識ぐらいには使えるぞ・・・・そのぐらいの認識だった。
ワタクシは想像力が不足しておったのである。
その後、忘れていた。そして2010年代に入ってからGoogle Goなどが有名になり、AI将棋がプロ棋士に勝ち・・・などと話題が出てきてワタクシは釣られてしまったのである。イヤ、興味を持ってしまったのである。
そして、再度、基礎から勉強だと野望を、高望みを持った次第である。だが、入門書は読んでも何かパッと、スパっと、スキッと 理解できるものではない。そのうち、ライブラリの解説本がたくさん出てきて、いや、まてまて、ワイが知りたいのはライブラリの使い方ではなく、もっと原理的なところから知りたいのである、となって。
小高氏がC言語、Pythonで書いた入門書は読んだ。動かした。だが、あれって・・・これAIなの、違うんじゃない? って感じがあったのである。
そした、他にも数冊読んで例題は出版社からDLできるので、動かして。おおー動いた!! じや終わり。。。 なので身についておらぬのである(笑)
やっぱ、整理する意味でも超入門から一気に復習するぜ、レッツラゴーだぜ。
で、知りたいのはディープラーニングそのものではない。どうして急激に性能があがったのか?
そこなんですね。ディープラーニング、機械学習の入門書は教師あり学習、教師なし学習、強化学習と解説はある。
どうして将棋AIが急激に強くなったのか、Google碁が急激に強くなったのか? そこだで。
それはね、ディープラーニング + 強化学習 というものなんですねって誰かが書いていたであるよ。
で、強化学習入門書も読んだ。Python使っていた。例題は簡単な例題であって。しかーーし、なんとなく、分からん。 この なんとなーーく わからん !! というモヤモヤした感じ。
なんとなーく 分かる というオメデタイ話ではない。
この モヤモヤ感は量子力学がなんだかいつまでもモヤモヤしているぞーーんという もやもや感とは違う もやもや感である。
なんとなく 分かる --- これは良い。 ワタクシは なんとなーーく わからん、という状態である。どーよ。うむうむ。
よっしゃ、涌井ずの分かりやすい解説で強化学習の本があるかどうか探してみようずら。
知りたいのは、どうして急激に将棋AIが強くなったのか、Google碁が強くなったのか、どのようにして性能を上げたのだ? そこなんですってば。
という高望みへの一歩として上の本があるのであーーーーーる。なむう。。。。
posted by toinohni at 10:40| 東京 ☔|
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