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AIと言語

本当はこれから考えを深めていかなくてはならないアイデアで、これから改良していこうという段階なのですが、面白そうなので書きます。 まず、できるだけ話をクリアにしたいので定義をします。AIはここではreinforcement learning agentとします。つまりAIと…

Doube-DQN with prioritized experience replay

Deep Q-Network(通称DQN)を試しに使ってみました。 ちょっとだけ説明すると、前回説明した強化学習では状態数が大きい場合、現実的な時間内で実行できないので、近似的な手法が必要になります。 そこでDeep Learningを使ってvalue functionを推定しようとい…

教養のための強化学習

強化学習は機械学習の一分野である、というと一般の人は敬遠しそうな気がしますが、このように考えてみてください。機械学習というのは“汎化”の理論です。つまり観測したデータから有用で一般的な法則を発見しよう、というだけの話なのです。そして強化学習…

Transduction

人間の思考はざっくりと分けて演繹的(deductive)思考と、帰納的(inductive)思考がある、というのは古くから言われてきたことで、僕もこのブログで両方についてちょっとずつ触れてきたつもりです。例えば論理的思考みたいのは明らかに演繹的なもので、機械…

数学と言葉と言葉にされざるもの

ここに世界があります。僕たちはまず、数学、物理、化学のような自然科学によって世界を記述しようとします。しかし、それだけでは記述しきれない「余剰」が残るでしょう。今度はこれを言語学、歴史、心理学、文学のような人文科学によって記述しようとしま…

確率について

今回は確率理論の根底に実は論理学がある、というお話をしたいと思います。 確率というのは今や機械学習に始まり、自然科学のみならず人文科学まで様々に応用されている重要な数学の概念です。しかし、そもそも確率とは一体何なのでしょうか?これは結構な難…

人間的思考と機械学習 2

機械学習とは、教師ありであれ教師なしであれ、統計学の理論であり、確率の理論です。例えば猫の画像を分類しようと思った時、コンピュータはそれが猫である確率を計算することによって分類を行います。その確率を計算する際には、計算のもととなるデータが…

人間的思考と機械学習

今回は「どうすれば人間に近い思考を行える人工知能を作ることができるか」というテーマについて考えてみたことを書きます。結論から言うと ①人間のアプリオリな認識のモデル化が可能であること ②人間の思考は主に経験からの汎化によって行なわれていること …

相関係数と線形回帰 その2

今回は相関係数が高いほど、線形回帰の当てはまりがよくなるという話をします。 まずはじめに、線形回帰ができると何が嬉しいの?という話をします。 もしもY=aXという関係式を求められたなら、これはXが分かった時にYの値を予測できるようになる、というこ…

相関係数と線形回帰 その1

どうせなら超基本的な話からしようと思うので、確率とか高校以来触ってないよなんて人もご安心ください。数式も極力使っていません。今回の目標は相関係数とは何かを説明することです。 まず、正規分布の話をします。 多分どこかで見覚えがあると思います。…