イゼルローン日誌

・ニューラルネットワークというのか、ディープラーニングというのか・・・について、出力を偉う方法の理屈はわかったけど、結果をもとに学習するのはどうやるの？というのが今ひとつわかっていなかった。
・ということで、Geminiに相談してみる。「お前だってAIだろうが！」と、なんかのセリフが頭をよぎったのは”世代”というものである。
・最初の尋ね方が今ひとつうまくいかなかったけど、なんとなく良いように解釈してくれたようで、話が進められた。「たとえば・・」と入力が２個で、それぞれに重みを付けた上にバイアスをかけたニューロン１個に単純化した実例で実際の数値を当てはめて「どうなるの？」と尋ねるとその値を使って「こんな具合にします」というのを式で示してくれるのが嬉しい。
・何度かやりとりしていてやっと納得できてきた。多層になったときの話もわかってきた。このレベルならわかってしまえば単純である。「とりあえず」ということならそれっぽいものを実装してみるのも大したことはなさそうだ。果たして本当にそれでうまく動くのかどうかはわからないけど、面白そうではある。
・で、この単純なモデルだと、いろいろと問題が起きることがある。それをなんとかしようとしたり、もうちょっと改善しようとあれこれ工夫したりというのが今まさにいろいろなところで行われているという解釈で良いのだろう。
・なんとなく「面倒くさくなったらニューラルネットを作って学習させてしまえ」というのでも良いのかな。「そんなの計算コストが・・・」という声もあるだろうけど、その昔マイコンおプログラミング言語がアセンブラからC言語にっていく過程でも「Cじゃコード効率が・・・」なんて言っていたのと似たようなものもしれない。
・究極までいくとプログラムは規模が違うだけで中身は基本的に同じ。何をどのくらい学習させたかで使いみちが決まるということになるのだろうか。

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