ノート:ディープラーニング

疑問点に関して

133.202.83.197さんにいくつかの疑問点を提示して頂きましたので、できる部分のみではありますが回答いたします。文中の「出典」は「小林雅一 『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』 講談社〈講談社現代新書〉、2015年3月20日、第1刷。ISBN 978-4-06-288307-8。」です。

「概念・手法は1980年前後からあった」という記載と矛盾している

出典では、1980年前後に生まれた概念であるニューラルネットワークの多層化（当時は膨大な処理時間と汎用性の面から実用性に乏しいとされた、とあります）が、1990年代の脳科学の発展に伴い成長し、2006年以降のディープラーニングの研究に繋がった、とされていました。

「スパース・コンピューティング」は一般的に使われる言葉ではない。スパースコーディングの誤りではないか

出典でも確かに「スパース・コーディング」でした。こちらの転記ミスです。申し訳ありません。

「データ・サイエンティスト」という言葉が生まれた2010年代より前から行われていたのではないか

出典では「従来は、これらの変数をデータ・サイエンティスト、つまり人間が指定していました。」「この変数を見つけるというところが、まさにデータ・サイエンティストの腕の見せどころだった」とありましたが、この「データ・サイエンティスト」という概念（呼称）がいつ頃使われ始めたか、等の詳しい説明は掲載されていませんでした。

出典リストに含まれる http://dbnst.nii.ac.jp/pro/detail/498 において特徴量を導くことができる理由がある程度、説明されている

私が用いた出典では、「ディープラーニングがなぜ、それらの変数を選び出してきたのか（中略）技術者は理解できないのです」とありました。ただ、そういった説明が公開されているのであれば、書き換えたり、場合によっては消していただければと思います。

なお、私はディープラーニングや人工知能に関する専門的知識をほとんど持たないので、噴飯もののコメントもあるかもしれません。その際はご容赦ください。--Ccgxk (頁 - 話 - 稿) 2016年1月10日 (日) 03:23 (UTC)

大学時代にGAをかじっていた程度の人間ですが、ここで説明されているのはニューラルネットワークの学習の仕組みの説明であって、なんでその仕組みが上手くいくのか(数学的に解が収束するのか)？という説明ではないと思います。私(が学生だった数年前程度)の知識ではニューラルネットワークどころか、初歩的なGAですら微分方程式や差分方程式に落とし込んだ数学的な収束の証明は成されていませんでした。--211.126.14.114 2016年3月12日 (土) 12:29 (UTC)

Template:専門的

「この項目は内容が専門的でわかりにくくなっている恐れがあります。 専門用語をわかりやすい表現にするなどの修正をして下さる協力者を求めています。」とのテンプレートが貼られていますが、具体的にどの用語、表現が問題でしょうか。 --Extrahitz（会話） 2016年2月24日 (水) 14:34 (UTC)

タグを張った人はソックパペットとして無期限ブロックされています(特別:投稿記録/219.35.22.28)。編集履歴を見ると片っ端からタグを張りまくっているようで会話ページでも問題視されています。まともに取り合う必要は無いかと思われますので除去してもいいのではないでしょうか。--むよむよ（会話） 2016年3月2日 (水) 14:43 (UTC)

ご教示ありがとうございます。除去しました。--Extrahitz（会話） 2016年3月4日 (金) 02:59 (UTC)

Ktjava 氏の編集について (2020年2月4日)

今後の深層学習の研究の発展を見据て（例えば Spiking Neural Network における Deep Learning など），Goodfellow本ではかなり広く定義しているように思います． "This approach is AI deep learning." ではなく "we call this approach to AI deep learning." という書き方は，いろいろな配慮があると思います． この本ではこのように定義しますよ，ということでしょうか．DL の大家はあと何名がいらっしゃったと思いますが，彼ら（やそれ意外の研究者および世間一般の方）はなんと説明しているのか気になるところです． また，英語版の Wikipedia (https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning) では，普通に "based on artificial neural networks" と定義したようです．

言葉の意味を伝える上では，そもそも何故 "Multi layer learning" ではなく "Deep learning" と呼ばれているかを考える方が，読者には伝わり易いのではないでしょうか． 何を持って深層なの？と疑問に思うことでしょう．それには，NN の研究の歴史と切り離せないと考えています．その上で，いまどのように定義されているか，です．どのように定義したいかではありません．それは個別の文書中の話です． 最終的に判断が難しい場合には「誰々はこのように説明している」と記載している記事も，よく見かけると思います．書き方はいろいろあります．

編集全体にやっつけ感があります． まず，大枠としては，調査の結果，世間一般での DL の定義が広い定義であったとしても，読者に伝わるように順を追って説明する必要があります． 細かい点としては 1) 「学界では更に」のような細かい話は，見出しにはいりません．その情報は誰が知りたい情報でしょうか．読者が本当に知りたい情報ですか． 2)「今日のニューラルネットワークに繋がる」のような説明もよくわかりません．「今日」はいつかという話ですし，そもそも「今日」につながらない話があるのですか．

現在挑戦されている編集はかなり難しい編集です．普通に考えると数日頭を悩ませて何度も書き直さないとまず無理です．--ADMIS Walker（会話） 2021年2月5日 (金) 04:08 (UTC)