2016年10月06日
今回は「襟」という文字が２度現れている。これらは続いて出たわけではないので、「011-015」で計算した確率は当てはまらないが、今回はいずれも「おそろしい」という意味がある言葉（慮、慄）と一緒に出ているのがおもしろい。
ニューラルネットワークは、与えられた入力に対して正しい出力をするように内部の状態を少しずつ変えていく。これを「学習」と呼ぶ。
これは人間が人生の中での様々な学びをもって知恵を身につけていくことに似ている。
これに対し遺伝的アルゴリズムとは、複数の個体の中から優性なものだけを掛けあわせる、ということを繰り返すことにより、より優性な個体をつくりだすというものである。ここでの「優性」とは、ニューラルネットにおける「正しい入力と出力の組み合わせ」と同様、何らかの正解があり、その正解にいかに近いか、ということである。
かつて、このニューラルネットの学習を最適化する方法として、そのネットワーク構造を遺伝的アルゴリズムを使う、というものがあった。
これによりニューラルネットは、自らの代で学習を行い、さらにその構造が最適な個体だけが残っていく、という二重の最適化により、より効率的に学習を行うことができる、というものであった。
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これは人間が人生の中での様々な学びをもって知恵を身につけていくことに似ている。
これに対し遺伝的アルゴリズムとは、複数の個体の中から優性なものだけを掛けあわせる、ということを繰り返すことにより、より優性な個体をつくりだすというものである。ここでの「優性」とは、ニューラルネットにおける「正しい入力と出力の組み合わせ」と同様、何らかの正解があり、その正解にいかに近いか、ということである。
かつて、このニューラルネットの学習を最適化する方法として、そのネットワーク構造を遺伝的アルゴリズムを使う、というものがあった。
これによりニューラルネットは、自らの代で学習を行い、さらにその構造が最適な個体だけが残っていく、という二重の最適化により、より効率的に学習を行うことができる、というものであった。
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2016年10月05日
2016年10月04日
ブラックボックスが入れ子になった多層構造において、ある層の上位の層は、その層にとっての「意味」となる。
下位層にある「部分」が上位層の「全体」を作り上げる。
このとき、上位層である「全体」は下位層の「部分」の総和を超えたものとなる。これを「創発」という。
オブジェクト指向の本質は「ブラックボックスの利点を応用すること」と書いたが、オブジェクト指向のもうひとつの側面として、「抽象化」というものがある。
実はこの「抽象化」というものも、つきつめて考えれば「ブラックボックス化」ということになるのだろうが、「部分と全体」が層になったブラックマトリョーシカで表される多層構造の中に、この「抽象化」の概念を当てはめて考えることは不可能である。
という意味で、オブジェクト指向のもうひとつの側面である「抽象化」は、ブラックマトリョーシカとは違う次元軸で考える必要がある。
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下位層にある「部分」が上位層の「全体」を作り上げる。
このとき、上位層である「全体」は下位層の「部分」の総和を超えたものとなる。これを「創発」という。
オブジェクト指向の本質は「ブラックボックスの利点を応用すること」と書いたが、オブジェクト指向のもうひとつの側面として、「抽象化」というものがある。
実はこの「抽象化」というものも、つきつめて考えれば「ブラックボックス化」ということになるのだろうが、「部分と全体」が層になったブラックマトリョーシカで表される多層構造の中に、この「抽象化」の概念を当てはめて考えることは不可能である。
という意味で、オブジェクト指向のもうひとつの側面である「抽象化」は、ブラックマトリョーシカとは違う次元軸で考える必要がある。
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