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記事へのコメント13

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NOV1975
sakanaの件その2

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mumei-0
“AIを学習させるために必要な条件は微分可能かどうか、つまり微分可能性だった。”

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pixmap
1.57ビットということは3値論理。たしかに人間の脳も、多い・少ない・ちょうどいい、くらいのざっくりした判断しかしてないことが多いし、微分(傾き)なんか知らずに大抵のことこなせてし、そのくらいでいいのかも。

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augsUK
なんとかして自動微分に放り込みたいトレンドの一環でしかないような。//微分方程式を離散化・デジタル化した差分方程式は滑らかな関数の近似なので広い意味で「微分可能」で、ここではそもそも勾配出せない話よね。

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dgen
ReLUという関数があってじゃの…。

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jintrick
面白そうな記事

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yudukikun5120
解析的に微分不能なんて今更でしょう

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masa8aurum
読む / “今やニューラルネットワークでないものを「AI」と呼ぶのは憚られる”

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yamazakicker
yamazakicker ただ勾配情報は結局使うのか sakana.aiのような遺伝的アルゴリズムアプローチベースかと思った シミュレータも微分可能性にしてend-to-endで学習するのは一時期流行ってた記憶

2024/07/05 リンク

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RySa
これ新しい予測器出して来ただけじゃない??微分可能とか言って数学的な事やってそうで実はやってないのでパラダイムシフトはまだまだあるでしょ。数値計算するなら結局GPUも使うし。

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crimsonstarroad
crimsonstarroad 昔からコンピュータシミュレーションとかでは、数式を微分するのではなく、隣のセルとの差分で計算してたような?そもそも計測データをデジタル化した時点で離散的なわけよね。

2024/07/05 リンク

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kyopeco
個人的にはAIという言葉は可能な限り避けてる。微分可能性については本当にそうで、NNはブラックボックスなソフトウェア(In/Out)もBackProp出来れば入れ込めるし、Proxyでもいいし、なんでもありだなと思う。

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mixmonkey
mixmonkey 前提条件が吹っ飛ぶのは天才か厨二病文体。限りなく後者に近いけど、天才は守備範囲以外はからっきしの事もあるので判断しかねる

2024/07/05 リンク

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