- 締切済み
ニューラルネットワークの重みは負の値をとってもいい？
ニューラルネットワークの重みは，結合の強さを表していると理解してます。 以下のURLの例のように重みが負の値をとる場合がありますが，重みの意味を考えると， 結合の強さを強くしたいなら，重みは，1より大きい値 結合の強さを弱くしたいなら，重みは，(0,1)の値 重みが負なら？ ということを疑問に感じたのですが，重みが負はどういうことを表しているんでしょうか？ 例）重みが負 http://mars.elcom.nitech.ac.jp/java-cai/neuro/psimmain.html
- みんなの回答 （1）
- 専門家の回答
みんなの回答
- Tacosan
- ベストアンサー率23% (3656/15482)
関連するQ&A
- ニューラルネットワークでのバイアス項と活性化関数について
ニューラルネットワークについて http://mars.elcom.nitech.ac.jp/java-cai/neuro/menu.html を参考に勉強しています． １． ニューラルネットワークのあるノードの出力は，前層のノードの重み和で表され， out_i = Σ{W_ji*x_j} from j=0～n となる． ここで，バイアス項として，W_0i，x_j0=1.0 というのがあるのですが， このバイアス項はどういう役割をするためにあるのでしょうか？ ２． ノードx_iへの出力は，活性化関数g を用いて， x_i = g(out_i) となる． ここで，「活性化関数は非線形関数でなければならない」というふうに 言われているのですが，なぜ非線形でなければならないのでしょうか？ 以上の１．２．について御教授お願いします．
- ベストアンサー
- 数学・算数
- BP学習に使う学習データについて
ここ http://mars.elcom.nitech.ac.jp/java-cai/neuro/menu.html を参考にニューラルネットワークのBP学習のプログラムを作成しているのですが、 学習データについて疑問があります。 学習に使用する学習データをプログラムでは乱数を生成して作っている のですが、学習データの生成に際して、データの分散や平均の大きさを 考えるべきなのでしょうか？ また考えるべきだとしたら、どのように評価したらよいのでしょうか？
- ベストアンサー
- 数学・算数
- ニューラルネットワーク
０～９までの７セグメントディスプレイで表す数字を識別するニューラルネットワークを作成したいのですがなかなかわからないので質問したい所存です。 ７セグメントを１～７のノードに割り振り中間層に１０個のノード８～１７でつなぎ出力するノードを１８～２７として１８から０～９まで出力するようにしたいのですが、やり方としてまず、 ２７個のノードの結合関係を隣接行列で表す。 つぎに内部状態と重みのとる値の範囲を示す。 そしてそのニューラルネットワークに入力を与え、出力を計算する手順を説明するとのことなのですが。 よろしければアドバイス等お願いいたします。
- 締切済み
- 数学・算数
- ボルツマンマシンについて
今巡回セールスマン問題をボルツマンマシンを用いて解こうとしています。ホップフィールドモデルにパラメータである温度(T)を加えるみたいなんですが、理論が全く分かりません。まずボルツマンマシン自体が理解できていませン。いろいろwebはみたんですが、巡回セールスマン問題を解くプログラムが分かる方がいらっしゃったらお願いします。 http://mars.elcom.nitech.ac.jp/java-cai/neuro/menu.html http://www.twcu.ac.jp/~asakawa/chiba/handout4/mutual.html
- 締切済み
- その他（学問・教育）
- 統計Rを使ったニューラルネットの入力方法は？
統計Rソフトを使ってニューラルネット（フィードフォワードニューラルネット）を行いたいのですが、 nnet, pridictという関数があります。 入力値は0から１の間に標準化する必要があるのでしょうか？ 現在、何も加工せず入力しておりますが、きちんと予測されているようです。 （標準化しない入力例：４，１０、２、７、・・・） 疑問点は以下の2点です 統計Rでは １）入力は標準化（０～１）にしなくてよいのか？ 統計Rでは関数内部で標準化している？ ２）そのままの値と、標準化した時の予測値に違いはあるのか？何が違うのか？ 以上、業務で必要なので困っています。よろしくお願いします
- 締切済み
- その他（プログラミング・開発）
- ニューラルネットワークとAI
まさに今、書籍でもマスコミでもなんでもこの方面が賑やかのように見えます。 実際に本を読んでみてそれを実行するという面ではそれほどハードルが高くないように思えます（基礎理論は軽い線形代数と微積を少々）（これを考え付いた人はエライですが）。システムの枠組みがあってデータを学習させてシステムの変数を同定していくということですかね。そのため逆にいうと独自性を出すところとか頭１つ他よりも上に行くのは難しいだろうと思いますが、私の立場は単純にユーザです。言われた通りのことをやってみるってだけのことです。そういう立場で見ると、入力層とか出力層は問題設定で決まらざるを得ないのですが、中間層のノード数、層数はどうやって決めていくのかな？という疑問があります。教科書のサンプル例では中間層が1層で５ノードとかの事例が示されています。１層５ノードとなっているところを４層で各層10ノードとかに設定したとしてもプログラム自体は特に問題なく動くように思えます。今どきのコンピュータだと苦も無く計算してしまいそうです。ただし、そうなると学習させるデータがそれに見合って多くないと意味がないかもしれませんが。中間層の層数・ノード数の決め方に何か指標があるでしょうか。未知の変数が多くなるので十分学習すれば複雑な問題に対応できるのかもしれませんが、そこまでしなくていいだろうというような感じなのでしょうか。 また、AIって結局ニューラルネットワークのことだ、と思っていいのでしょうか。多分、ビッグデータがあるから皆出来るようになったんだなと思いますが。
- 締切済み
- AI・機械学習
- 4階層型ニューラルネット(逆伝播法)
現在、実験のために4階層型のニューラルネットを作成しているのですが上手く収束しません。使用は入力層、中間層2層、出力層の計4層です。 各変数はo1が入力ユニットからの出力、o2とo3は中間層ユニットの出力、o4が出力層ユニットの出力です。w43,w32,w21はそれぞれの結合強度です。biasはそのままバイアスです。変数の前にdがついてるものは変化を表したものです。etaは学習率、alphaは慣性項係数です。この値と中間層ユニット数を変更してみても収束しませんでした。 問題があるのは逆伝播法での結合強度の更新です。以下にそのルーチンを示しますのでお気づきの点がありましたらお願いします。特に問題があるのは中間層～入力層間についてだと思うのですが。。 ご意見お願いします。また、よろしければ4層以上のニューラルネットについてのサイトがあればお願いします。
- 締切済み
- C・C++・C#
- 負の対数について・・・
負の対数について・・・ 負の対数についての質問は数多くありますが高校生の知識では難しくてよくわかりません。 それを理解すれば解決するのかもわかりませんが、もしよければ さっき浮かんだ疑問を解決して下さる方解答の方宜しくお願いします。 疑問までプロセスがあります。 そのプロセス自体に間違いがあるかもしれませんので、見つけたら教えて下さい。 ・疑問までのプロセス まず-3から-2まで(1/x)を積分するという問題がありました。 習った定積分のやり方通り行うと、最後に ln(-2) - ln(-3) = ln(2/3) という形で答えが出ます。 まずここで、最終的には見覚えのある形になったものの、 一時的に真数を負の数にしてもいいのでしょうか。 もしそれが良いとすると、以下が成り立つ気がしました。 ln(-e) - ln(-1) = (-e) / (-1) = e ln(-e) + ln(-1) = (-e) * (-1) = e 両辺足し合わせて、 2 * ln(-e) = 2e ∴ ln(-e) = e つまり e^e=-e となって矛盾。 んーアホなミスしてそうで怖いですが宜しくお願いします。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- ループ状システムのUMLでのモデリング
ニューラルネットをUMLでモデリングする方法について教えてください。 まず、ニューラルネットとは何かですが、以下のサイトを参照して下さい。 http://www.si.hirosaki-u.ac.jp/~slame/neuro/neuron.html それを私なりにUMLでモデリングしてみたのですが、「dendrite」から「soma」へ繋がる所でループしてしまいます。 少し勉強しただけなので、あまり理解できていないのですが、ループしたモデリングは相手に対する依存が強くなるので、お勧めできないということでした。 このような場合どのようにモデリングするのがベターな方法なのでしょうか？ －－考えてみたモデリング－－ 「soma」◆－－－「axon」◆－－－「synapse」－｜ ◆－－－「dendrite」←－－－－－－－－－-｜
- 締切済み
- その他（プログラミング・開発）
- シナプスの、結合強度の正体は何でしょうか？
情報系の人間ですが、ニューラルネットワークの分野を通してニューロンの生物学的側面に興味を持ったので質問させていただきます。 シナプスの、結合強度は、具体的に何を指しているのでしょうか？ ニューラルネットワークでは、単に重み「w」という掛け算の値として扱われるだけです。 シナプスっていうパイプが太くなるのかな？等とはじめは思いましたが、 実はシナプスには実体が無くて、シナプス小胞から出た神経伝達物質が、 シナプス後細胞の受容体に伝わっているだけだ、といったことを知りました。 もしかして、この神経伝達物質の放出量が結合強度なんでしょうか？ それから、この結合強度が上がる、ということは、 物理的には何がどうなることを指しているのでしょうか？ シナプス小胞が大きくなって、神経伝達物質がたくさん放出されるようになる、 ということでしょうか？ すると次に疑問に思うのは、増強のメカニズムに関してです。 どうやってその「増強された状態」に近づくのですか？ 必要な養分はどこから運ばれてくるのでしょうか？ ヘブ則、最近ではＳＴＤＰといった実験がされてきましたが、 長期増強や長期抑圧のメカニズムに関する、最も新しい実験や結論は、 どういったものでしょうか。 部分的でも、どのような観点からでもご返答いただければとても嬉しいです。 皆様、どうかご回答お願いいたします。
- 締切済み
- 生物学
- EW-M752Tを使用しているが、印刷中に「電源が正常に切られなかったため、正常に印刷できない可能性があります。プリンタヘッドのノズルチェックをお試しください。…」が発生し印刷できないことが度々発生する。
- ノズルチェックするとA4に正常に印刷されるが、「電源を入れ直してください。それでも解決しないときは[次へ]を押してください 000043」が表示されて、エラーメッセージが消えない。
- 修理に出そうと思って２時間程電源を切り放置した後、念のため電源を入れると何故か普通に印刷できるようになる。この症状が何回となく発生しますが、解決方法がありますか？なお、購入してから10ヵ月なので保証期間中です。
お礼
理解できました 回答ありがとうございました