2021年07月30日

はじめてのお使い ちがーーーう!! はじめてのディープラーニング

この手の入門書は何冊も手にとった。図書館にあるものは10冊ぐらいは読んだ。そして、なんも理解しとらん(笑) いや、どの本も機械学習の簡単な歴史というか外観が書いてあるので、そこらは知った。日本では福島さんがネオコグニシヨンとか開発したとか70年代だって。わい、生まれてないわん(ウソ)

で、言いたいことは数式がでてくる。∂x/∂y のような∂まーく。∂∂でーーーる。偏微分ですね。
実はここでワタクシは勘違いをしたのである。数年前。
てっきり数値計算の偏微分をコードで書いている・・・と思ったのであーた。鹿ーーし、上の本を読むと、Python Codeがあって見たら、どこにも偏微分の計算なんかないぞごらぁ・・・
偏微分のところはクラス化していてモジュールにあるので使っているのか?  と思ったがどこにもないずら・・・・
すると偏微分はどこへ消えたのだ?   なんかヘンだな、偏微分だけに、なにかヘン・・・なんちゅーーーたりして。

ようするに、その偏微分はやっていることを解説する際にでてくるものであって、実際のPython Codeで数値微分のプログラム書くわけではないんだよん。

数年前、ワタクシは量子力学入門で数値計算でシュレディンガー方程式を解くってあたりを勉強したざます。シュレディンガー方程式は2階線形微分方程式であり、数値解は四次・ルンゲクッタ法で解く。連立方程式に直して計算する。そのプログラムは手書きでも、ライブラリ使っても試した次第である。Fortran, c/c++, Pythonとね。

なのでディープラーニングの本に偏微分がでてきたので、おや、どうやって計算するのかしらねぇ、と思ったしだいである。

結論。偏微分しない。差を取って差を最小化するように処理を繰り返すのだが、この繰り返しによって偏微分やっていることに相当する結果を得るとでもしよう。処理は積和演算だけだ。
つまり、足し算と掛け算だけだ。・・。・。・偏微分の∂はどこに行ったんだバカタレ!!  

つまり、Deep Learningって積和演算だけだぞ、バカタレ。数値計算で微分したり積分したり、微分方程式解いたり・・・・とか まったく関係ないぞアホタレ。

ということが分かれば機械学習、Deep Learningなんか ちとも怖くないあるわ。機械学習の数学的基礎は統計学だあぁ・・・って知ったか言うやつがおるけどな。
知りたいのはそこではなくて、昔からある機械学習、Deep Learningの性能が著しく上がったのはどのような手法を開発したからなのだ?  ってあたりを丁寧に説明する本が欲しいのサー。
原理的なところを解説する本は腐るほどあるようだ・・・かもかも。しかーーーし、ワタクシが知りたいのは、どのようにして一気に性能向上が実現したのか?  そこなんですわ。
それを理解するにはまず上のような本で地道に初歩を知り球へよ、ちみぃ・・ってか。

ワタクシはな、物理でも数学でも、結果だけとっとと知りたいの(笑) どうせそういう関連の仕事するわけではないのであるサー。
宇宙に終わりがあるのかないのか、物理学者は知ってたらとっとと答えたまへ!!  って思う質なのであるそ~。サーではなく、そ~ にししてみますた。

ところで最近はWikipedia見ると寄付しろ寄付しろ寄付しろとでてくる。しないよバカタレ。。。。 いや、毎度ありがたく使わせて頂いておりまするが、寄付する際の手段がクレカとかPayPalとかワイの知らない手段なのでねー。1円玉 500個ぐらいコーヒー瓶にあるのだけど、それ寄付するのはかまわないのだが、どないしたらえーねん。

というわけで、上の本の3層の例題は理解した、と思う次第である。Python Codeも読んだ。パラメータ変えて結果がどうなるかも見た。だが、3層では・・・・原理的なところの理解はここらだなあ。複雑になったら追えんですね。

というわけで、他に数冊を再読する次第である。偏微分ってホントはやってないんだよ、と知れば心やすらぎ不安なし!! どーよ。

posted by toinohni at 10:38| 東京 ☀| Comment(0) | ソフト系雑学 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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