【統計分析】機械学習・データマイニング33

677 ：デフォルトの名無しさん ：2024/05/27(月) 03:43:01.13 ID:c9a6rEXm0.net

>>675
しかし、GeForce使用で、
学習にけっこう時間かかるな…

678 ：デフォルトの名無しさん ：2024/05/30(木) 04:59:09.66 ID:180RQC/N0.net

日本のはちょっと。。。

679 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa02-Av8/ [27.91.124.53])：2024/05/30(木) 06:17:09.16 ID:DOSomBhN0.net

>>678
だね…

AI後進国だし…

680 ：デフォルトの名無しさん ：2024/05/30(木) 12:53:34.59 ID:dYnxyH0A0.net

>>679
著名人の松尾豊さんは？

681 ：デフォルトの名無しさん ：2024/05/30(木) 12:56:52.69 ID:E3vDrfpa0.net

新井某もいます

682 ：デフォルトの名無しさん ：2024/05/30(木) 13:31:56.16 ID:180RQC/N0.net

プリファードの人の本は良いと思う

683 ：デフォルトの名無しさん ：2024/05/30(木) 15:03:10.18 ID:E3vDrfpa0.net

甘利、福島もいます

684 ：デフォルトの名無しさん ：2024/05/31(金) 01:36:18.73 ID:P9nLg62g0.net

>>680

松尾豊さんの何？

685 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/03(月) 09:42:30.09 ID:P7H5GdPHa.net

xlstmが出たってさ
なかなかlstmも死なないね

686 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/03(月) 13:02:38.62 ID:sJda6Bjd0.net

Excelの新しいファイル形式かと思ってしまた・・・

687 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/03(月) 13:30:23.70 ID:zEEblvd10.net

autoencoderって勉強したほうがいいの？
covarianceとか難しい…

688 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/03(月) 13:33:19.81 ID:P7H5GdPHa.net

なんか基本ぽいから知っておいてもいいよ

689 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/03(月) 13:34:12.30 ID:Mhu3ZYzA0.net

共分散理解できないと相関も理解できんぞ

690 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/03(月) 23:35:33.33 ID:zEEblvd10.net

>>687
Variational Autoencoderが難しい…

Kullback Leibler divergenceとEvidence lower boundを使うのか…

691 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/03(月) 23:47:36.91 ID:P53dXf9O0.net

正則化項を認めればいいだけの話だろ

692 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7fbc-M/1B [2400:4150:9461:2300:*])：2024/06/04(火) 02:49:43.84 ID:Jtthoo0M0.net

きみたちは何を見て勉強してるの？
おすすめの本やサイトおしえて

693 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/04(火) 07:49:55.82 ID:YQQ4Gdo/0.net

かきを最新AIに重箱の隅をつつく用意尋ねましょう
全ての電磁波は強い低周波も高周波も被爆する?
電磁かいが強い場所は20Hzと55Hzは磁気閃光これも被爆している.?
音波も強い場合は被爆する?
※自然界の化学科学の観測結果論文と人間の人工物で可能な化学と科学論文を読み込ませておく
是者と校舎を別々で回答する用意する
さらに制度を挙げるなら
グレーゾーンの論文をできるともいえるしできないともいえる用意認識させる

現在の科学が正しいのならなら電磁波攻撃はこのグレーゾーンの論文を使用しているので逃亡できている?

統合失調症電磁は音波なら周囲の者被爆している!?
寿命が短いのと免疫力低下起きて当然

694 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6f89-l7CW [39.111.228.181])：2024/06/04(火) 11:54:31.44 ID:YM8cXyy30.net

ベイズ推定と同じだろ、評価関数が違うだけ

695 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/04(火) 14:32:40.45 ID:YM8cXyy30.net

評価関数はいい結果がでればOK

696 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/05(水) 18:11:55.04 ID:aVRTH9N10.net

Pytorch
慣れないね

697 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/05(水) 22:20:02.46 ID:QOfrEwQo0.net

pytorch分かりやすいと自分は感じるが

698 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/06(木) 00:44:28.91 ID:acpGhvYY0.net

すいません、スレ違いかもしれませんが、最近は専用スレが
ないみたいなので、ここでうかがいます。

SPSSですが、Win10で動いていた古いバージョン（例えば25）が
Win11で動くかどうか、ご存知の方はおられますでしょうか。

以前のVersionのなかには、正式にはサポートされてなくても、
動くことは動くという状態があったという話を耳にし、
今どうなのか知りたく思いました。

何かご存じの方がおられましたら、よろしくお願いいたします。

699 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/06(木) 09:37:21.02 ID:RgaAhVPBa.net

統計ツールだっけ？

700 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/07(金) 20:37:42.46 ID:MAcaUgHN0.net

>>699
そうです。社会調査データの分析に使われてきたソフトです。

701 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/07(金) 20:43:32.10 ID:f5dJPf270.net

>>700
ここは何の板かわかってるか？

702 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6f54-HpFF [2400:4050:2e40:4800:*])：2024/06/07(金) 22:45:22.48 ID:MAcaUgHN0.net

>>701
すいませんでした。スレ違いかも、とは思ったのですが、
75にSPSSへの言及もあったものですから、
大丈夫かも、と思いました。
別の場所を探してみます。ご指摘、ありがとうございました。

703 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/08(土) 18:41:36.27 ID:9t2tT57b0.net

5次元のtensorとかややこしい…

transformer作ったけど…

704 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/11(火) 11:54:37.15 ID:6UMX2jU90.net

Let's reproduce GPT-2 (124M) - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=l8pRSuU81PU

Andrej Karpathy

2024/06/10
We reproduce the GPT-2 (124M) from scratch. This video covers the whole process: First we build the GPT-2 network, then we optimize its training to be really fast, then we set up the training run following the GPT-2 and GPT-3 paper and their hyperparameters, then we hit run, and come back the next morning to see our results, and enjoy some amusing model generations. Keep in mind that in some places this video builds on the knowledge from earlier videos in the Zero to Hero Playlist (see my channel). You could also see this video as building my nanoGPT repo, which by the end is about 90% similar.

705 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/11(火) 17:21:27.04 ID:NWbfM0Iu0.net

>>704
このAndrejさんの動画、ぜんぶ見たわ

海外はすごいわ…

706 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/11(火) 17:35:55.89 ID:5iwcM6Lka.net

いや、この人が化け物なんでしょう😅

707 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/24(月) 13:56:53.38 ID:OzsKCRyN0.net

加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 ? WirelessWire News
https://wirelesswire.jp/2024/06/86709/

708 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/24(月) 14:41:42.87 ID:OnlEhb5W0.net

超関数（英: hyperfunction）は、日本の数学者武田暁によって導入された関数の一般化で、微分積分学におけるフーリエ解析やラプラス変換を一般化したものです。超関数は、実数または複素数のような一般の体上で定義されることはなく、主に実数直線（あるいは複素平面）上の関数として扱われます。
超関数は、関数の概念を拡張するもので、微分方程式の解や発散的な関数を扱うために導入されました。武田は、超関数を「局所可積分関数のクラスと、それらの間の射（関数）からなる加群」と定義しています。これは、超関数を通常の関数と同じように加法とスカラー倍ができるものとして扱い、さらに微分や積分も定義されています。
超関数の主な特徴の一つは、「超関数は、ある特定の点でのみ発散的であることが許される」という点です。これは、超関数が特定の点で無限大になることがあっても、その周りの領域では有限であるという意味です。この性質は、超関数が一部の微分方程式の解として理解される理由の一部です。
超関数は、主に微分方程式の理論や発散関数の理論において重要な役割を果たしています。また、超関数は、シンギュラリティ（特異点）を持つ関数を扱うための強力なツールとなっています。

武田暁ｗｗｗ

709 ：デフォルトの名無しさん ：2024/06/24(月) 21:05:45.38 ID:zaPs4Pjn0.net

なんじゃコリャ