その他の調査 機械学習と脳の違い Part 4: ニューロンは数値表現が苦手
１．機械学習と脳の違い Part 4: ニューロンは数値表現が苦手まとめ ・機械学習は細かく数値を表現する能力に長けているが生物学的なニューロンでは難しい ・MLで要求されるような高精度な数値計算を実現する生物学的脳は遅すぎて使い物にならな...
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その他の調査 機械学習と脳の違い Part 2: パーセプトロンとニューロンの情報処理方法の違い
１．機械学習と脳の違い Part 2: パーセプトロンとニューロンの情報処理方法の違いまとめ ・人工的なパーセプトロンと生物学的なニューロンは情報伝達方法が根本的に異なる ・ニューロンは情報の到着順によって異なる反応をするがパーセプトロンは...
その他の調査 機械学習と脳の違い Part 1: ニューロンはとても遅い
１．機械学習と脳の違い Part 1: ニューロンはとても遅いまとめ ・脳のニューロンの情報伝達は遅く処理速度は約250Hz、つまり4ミリ秒に1回しか処理できない ・IntelのCore i9プロセッサは5.20GHzなので単純計算すると2...
基礎理論 解釈しやすいニューロンがディープラーニングの性能を低下させる可能性
１．解釈しやすいニューロンがディープラーニングの性能を低下させる可能性まとめ ・一部のニューロンは猫画像など特定クラスを優先する性質を持ちこれをクラス選択性という ・クラス選択性は学習中に自動出現するので解釈可能性に関するツールとして注目さ...
入門／解説 隠れ層と隠れニューロンはいくつにするべきなのか？
１．隠れ層と隠れニューロンはいくつにするべきなのか？まとめ ・ニューラルネットワークの隠れ層と隠れニューロンの必要数の考え方の解説 ・ニューラルネットワークを単層パーセプトロンの集合と考える ・境界を表す直線の１つ１つが隠れニューロンで、そ...